商汤大模型应用后端工程师
任职要求
1.参与后端功能的开发与优化，确保系统稳定高效运行； 2.实现业务需求的服务端逻辑，支持大规模数据处理和高并发场景； 3.负责服务的部署、运维与监控，保障系统的稳定性和高可用性； 4.分析并解决系统运行中的技术问题，持续提升系统…
工作职责
1.参与后端功能的开发与优化，确保系统稳定高效运行； 2.实现业务需求的服务端逻辑，支持大规模数据处理和高并发场景； 3.负责服务的部署、运维与监控，保障系统的稳定性和高可用性； 4.分析并解决系统运行中的技术问题，持续提升系统性能与可靠性； 5.与算法、前端及产品团队协作，推动技术方案的开发与实施； 6.配合团队完成模型服务的集成与应用部署，推动智能化业务需求落地； 7.完成基于检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）等技术的产品开发和项目交付。
1、大模型应用系统架构设计：设计并实现大模型应用整体后端架构（API 层、编排层、Agent 层、工具层）；构建 LLM + RAG + Tool Calling + Workflow 的服务框架；构建稳定可复用的大模型调用封装层。 2、Agent 与工作流系统开发：构建可扩展的 Agent 执行框架（ReAct / Planner-Executor / Multi-Agent）；设计工具调用协议（MCP、Tool Schema、Function Calling）；支持复杂任务拆解、状态管理、上下文管理、长短期记忆管理。 3、RAG 与知识系统建设：构建知识索引与向量检索系统；设计高性能 embedding + 向量数据库架构；优化召回准确率、时效性与成本效率。 4、高并发与稳定性保障：构建支持高并发请求的大模型服务网关，优化模型调用延迟与成本，设计缓存机制，保障 SLA、容灾、限流、熔断。 5、多模态与实时系统支持：支持文本、语音、图像、多模态模型接口；支持流式输出（Streaming）；构建实时交互系统（如 AI 助手）。
1、参与内容理解系统的工程开发，在快手短视频、直播、电商等业务场景落地； 2、设计和实现高并发、高可用的大规模算法服务架构，服务于数亿用户群体； 3、围绕AI算法研发过程，开发相关平台工具，提升算法研发效率； 4、保障现有服务的可用性和稳定性，分析系统的问题和瓶颈，优化提高系统性能；
-负责百度核心产品功能和架构开发 -负责核心技术算法的研究、实现和优化 -负责前瞻技术的跟踪调研和产品创新 -负责AI平台相关开发
ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍：飞书低代码平台和大模型应用团队，致力于通过低代码、集成平台等产品技术，帮助客户更好的构建业务系统，我们提供的产品包括飞书低代码平台、飞书智能伙伴创建平台等，希望激发和培育更多开发者，加速组织数字化和智能化创新。 1、负责协助设计和开发无代码/低代码平台、大模型应用、集成平台等产品，确保技术的创新与前瞻性； 2、负责协助服务端系统的技术方案设计、开发与系统维护工作； 3、负责协助高质量的设计和编码，支持重点、难点的技术问题攻坚； 4、负责持续追踪大模型、低代码领域最新技术趋势和研究成果，参与产品方案的调研与讨论，协助将前沿技术整合进项目与解决方案中。