美团大模型应用后端工程师 - 智能体架构/开发
任职要求
一年以上智能体系统或相关领域工程研发经验，参与过系统设计、开发、调优、部署等，计算机相关专业硕士及以上学历。 在多智能体系统、工具调用、思考能力等领域有深入研究经验。 在机器学习和深度学习有一定理论基础或学习热情，熟练掌握Java、Python、TensorF…
工作职责
美团基础研发平台，作为公司的核心技术平台，致力于“零售+科技”的战略发展。我们专注于智能体构建、大模型推理、多模态训练等核心技术，并通过FRIDAY模型工厂与应用工厂，为业务提供稳定、安全、易扩展的平台技术和模型能力。 我们真诚邀请你加入我们，共同推动技术发展，创造行业价值。 负责多智能体系统的设计与开发，提升智能体在复杂环境中的协作和决策能力。 推进工具调用能力的研发，使智能体能够灵活调用外部工具和API，以扩展其功能。 开发智能体的思考能力，包括但不限于逻辑推理、规划、学习和自适应能力。 负责智能体产品解决方案的建设，推动算法在业务场景中的落地，赋能商家入驻、企业办公、风控合规、自动化测试等业务的智能化升级。 负责智能体服务部署落地全流程，以及构建流程自动化系统。
针对快手大语言/多模态大模型的不同应用需求： 1、知识库构建与RAG应用：收集整理业务领域的核心信息，构建高效的知识库，开发并优化RAG应用，提升模型对特定领域知识的理解与生成能力； 2 、Prompt工程：针对不同的产品需求调优Prompt，确保LLM回答的可靠性和准确性； 3、Agent系统研发：研究并探索ReAct Agent和Multi Agent在复杂业务场景下的协作机制与智能决策； 4、效果监控与迭代：实施长期的实验计划，定期评估智能体性能，持续优化策略确保系统的稳定运行。
1应用架构设计与演进：负责大模型应用开发平台（LLM App Platform）的整体架构设计，定义应用层与模型层的交互标准，构建支持Agent、RAG、工作流编排的高扩展性基础框架； 2核心引擎研发：主导核心中间件的研发，包括但不限于：模型网关（Model Gateway）、智能体运行时（Agent Runtime）、上下文状态管理及工具/插件注册中心**，屏蔽底层模型差异，降低业务接入成本； 3高可用与性能优化：解决大模型应用场景下的长链路超时、Token吞吐瓶颈等问题；设计并落地流式传输（Streaming）、语义缓存（Semantic Cache）、熔断降级等机制，保障系统在高并发下的稳定性与低延迟； 4工程化与效能工具：搭建Prompt管理、大模型评估（Eval）框架及调试回放系统，提升算法与业务团队的研发效率与迭代质量； 5稳定性建设：构建全链路可观测体系（Trace/Metric/Log），针对大模型特有的Token消耗、生成质量、耗时分布进行精细化监控与治理； 6技术攻坚与规划：跟踪LangChain、Semantic Kernel等开源社区动态，结合业务需求进行架构选型与预研，推动技术栈的持续升级。
负责大模型应用系统的后端架构设计与开发，保障系统的高可用性、稳定性及可扩展性； 参与智能体（Agent）和垂直领域大模型应用的服务端研发，持续优化业务落地效果； 负责后端服务模块开发，包括接口设计、服务拆分、数据库建模等核心工作； 参与国产化大模型的系统适配与框架设计，提升服务的通用性与兼容能力； 协同算法、前端、测试等团队，确保系统按计划稳定上线，并解决客户现场技术问题； 持续关注大模型和工程技术的发展趋势，结合业务需求推进服务端架构和性能的优化。
1. 负责客户智能体的核心架构设计、开发与迭代，实现任务规划、推理决策、多智能体协作等关键能力 。 2. 深度集成主流大语言模型，熟练运用提示词工程、微调等技术，优化智能体在物流客服场景下的意图理解、对话生成与任务执行效果 。 3. 主导智能体系统从技术选型、原型验证到大规模部署的全流程，解决高并发、低延迟等工程挑战，确保系统的高可用性与稳定性 。 4. 与产品经理、业务运营及算法团队紧密协作，深入理解客户服务流程与痛点，将技术能力转化为可量化、可落地的业务解决方案 。 5. 跟踪智能体领域的前沿技术（如Agent框架、RAG、多模态交互），进行技术预研和概念验证，推动技术在业务场景中的创新应用 。