深度求索服务端开发工程师

工作描述

【团队使命】
服务端开发工程师会与大模型研究员深入协作，深入到大模型的研究之中，共同构建用于推进模型智能边界的工程基建。在这里，我们离大模型研究前沿足够近，做出来的东西马上有来自研究一线的反馈。平台的可靠与好用，直接决定了大模型研究的效率和提升智能上限的速度。
这是一次长期主义的、大规模的投入，我们欢迎应届毕业生及两年以内经验的新鲜力量加入，同时也特别期待拥有2至10年工作经验的资深工程师——资深工程师将是本次招聘的重点关注对象（对特别优秀的候选人，年限要求可适当放宽）。工作地点以北京为主，部分岗位或可选择杭州。
我们在寻找那个在一线钻研技术、热爱代码的你。

招聘方向【实习/全职】：大模型研究平台方向、Agent 框架组件方向、研发效率基建方向、DeepSeek API 方向、线上服务方向、数据工程方向 
投递时不限方向，我们会根据你的背景与意愿确定具体方向，也可能在面试过程中随着互相的了解调整定位。

【你是谁】
一、你是团队里真正干活、解决问题的人
1.团队公认的高难度或高复杂性的问题，是你亲手解决的，或者技术方案是你拟定的。团队对你的认可，是因为工程技术过硬，交付技术成果能力强，而不是别的。
2.你不只熟悉自己团队内的垂直技术领域，对上下游团队的技术栈和工程架构都有理解。上下游团队一起定位都难以找到根因的问题，最后总是落到你手里，被你解决。
3.你能对方案的完备性做出预判，把技术和流程风险想在前面。会攻坚，也会做取舍。
二、你对技术本身有热情，不只是份工作
1.你更愿意用代码、技术方案和交付结果说话。
2.你乐于折腾技术：开源项目、独立开发的应用、个人服务器/NAS、啃技术书、黑客松，乐在其中。
3.你对 AI 的兴趣是技术式的：比别人更早把 AI 用进工作和生活，并且真的去了解和学习背后的技术，而不是停留在试用 AI 产品上。
三、在 Agent 时代，你能亲力亲为地提供更多高质量的产出
1.熟练使用 AI Agent 工具进行软件开发，在 AI 辅助下能够在没有直接经验的领域（语言、技术、框架等）写出有质量保证的代码。
2.你负责做复杂场景下的技术决策，即便把大量落地交给 AI，自己仍然亲手把握 Agent 做开发的设计与实现方向。
3.你对 Agent 的产出有批判性的思考。当 Agent 提供有问题的方案时，你能够敏锐地发现并及时介入。

【方向划分】

大模型研究平台方向

岗位职责
1.负责大模型研究平台的设计与研发，将研究流程与实际需求抽象为高效、可靠、可复用的平台能力。
2.深入研究员一线工作场景，主动识别问题、推动解决方案从定义到落地，而非仅承接和交付需求。
3.建设研究员直接使用的工具与工作台，降低复杂研究流程的使用门槛，提升研究效率与体验。
4.负责核心系统的架构设计与开发，持续提升平台的稳定性、扩展性、可观测性和运行效率。
5.推动研究流程的工程化与自动化，缩短研究想法从提出、验证到迭代的周期。
6.与研究、训练及基础设施团队紧密协作，定位并解决影响研究效率的关键问题，将有效方案沉淀为长期平台能力。
岗位要求
1.具备出色的编程能力、系统设计能力和技术判断力，能独立负责重要系统的设计与落地。
2.具备丰富的研发经验，在大规模分布式系统、数据平台、任务和调度系统等方向有扎实积累。
3.扎实的编程与计算机基础，熟练掌握至少一种通用编程语言，深入理解分布式系统、存储与服务架构。
4.具备良好的抽象能力、Owner 意识和跨团队协作能力，能在快速变化的需求中推动复杂问题落地。
5.对技术有持续热情与好奇心，乐于探索新技术方向与工程方法，并将探索转化为实际成果。
6.在既有技术领域有扎实积累，能将复杂系统与平台建设经验应用到 Agent、LLM 及模型训练场景中。
加分项
1.参与过 LLM 训练、Post-Training、Benchmark/Eval、Agent 研发或模型研发平台建设。
2.实际参与过模型训练，具备数据挖掘、数据处理及模型评测经验。
3.深入理解主流 AI 工具链或开源项目，有相关实践或开源贡献。

Agent 框架…