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美团大模型应用高级工程师

社招全职核心本地商业-业务研发平台地点:北京 | 成都状态:招聘

任职要求


1.具备扎实的Java基础,熟悉多线程等基础技术,对多线程使用、并发处理、JVM基本原理有一定认识;

2.熟悉分布式系统的开发和性能优化,有高并发、大访问量的后台服务开发、系统调优经验者;

3.具有一定的技术规划和设计能力,能发现架构设计中存在的问题,并给出有效的解决措施和方法;

4.具备较强的学习能力、动手能力和问题分析及解决能力;

5.具备优秀的沟通能力和团队合作能力,有客户意识,能够与不同的团队进行快速高效的协作;

具备以下条件优先
1.具有智能体应用开发、Tools平台开发或LLM模型训练调优,熟悉Multi-Agent协作、RAG增强、Workflow编排、Prompt工程、训练评测等技术方向者更佳;

2.拥有与工作年限相称的技术广度/深度,有较强的逻辑思维能力,善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题;

3.做事有责任感和主动性(销售型研发),面对复杂业务问题,可以从技术和业务多角度推进,最终达成目标;

4.具备高并发系统优化经验、复杂架构系统分层设计的主R经验优先;

工作职责


1.主导公司级的AI Tools平台架构设计,构建工具注册、语义加工与权限管理体系,设计多业务场景里Agent对工具的高效调用和管理平台;

2.开发公司级Agent-Tools协同框架,设计Tools动态检索、执行隔离与上下文共享机制,解决多Agent协同作业时的工具准召提升,结合RAG优化、知识库融合等技能,提升Agent在高并发下的工具决策效率;

3.建设高可用工具服务中台,优化工具调用链路(压测/熔断/降级/流量调度),支撑十到百万级QPS的工具服务响应,保障复杂业务场景的并发可靠性;

4.推进跨团队技术协同,主导工具接入标准制定、开发者生态建设与业务方联动,通过统一协议实现Agent-工具-业务系统的高效对接,有高度的服务客户意识;
包括英文材料
Java+
多线程+
JVM+
分布式系统+
高并发+
系统设计+
大模型+
AI agent+
RAG+
Prompt+
R+
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社招3年以上D2863

1、负责大模型应用的工程解决方案的设计与开发,推进大模型AI能力(LLM、VLM、MLLM等)在快手短视频、直播、电商等业务场景的快速落地; 2、理解业务逻辑与产品需求,设计和实现高可用技术方案、满足高并发、海量数据的挑战。持续改进提升系统性能和稳定性,降低推理硬件成本; 3、围绕大模型算法研发,建设高效率的AI模型迭代平台,包括数据标注与管理、模型训练、自动评测和部署,等全流程的工具平台建设。

更新于 2025-02-12
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社招3年以上腾讯地图APP技

1.主导旅游出行场景 AI 产品的开发,如智能行程规划引擎,实现动态优化路线、酒店、交通组合; 2.研发多语言旅行助手,包含语音交互与 AR 导航,支持英语、日语等语种; 3.构建个性化景点推荐系统,结合用户画像与实时地理位置进行精准推荐; 4.对接旅游出行行业各类数据源,构建行业知识图谱,提供深度服务; 5.研究 AIGC 在旅游出行行业的应用,像利用大模型开发 AI 虚拟导游,探索元宇宙与旅行的结合等。

更新于 2025-06-20
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社招3年以上云智能集团

1. 负责云通信国际融合产品核心产品功能开发与版本迭代,保证产品能力快速迭代和高质量交付 2. 负责云通信融合产品与能力开放平台基础框架开发,兼顾传统接口式编程范式以及大模型编程范式,保证系统鲁棒性的同时考虑业务扩展性 3. 负责大语言模型应用层开发与落地,包括但不限于生成ChatFlow,智能对话生成,知识问答、数据分析等场景 4. 通过行业会议、技术媒体、学术研究、友商交流等方式,收集领域内的新技术信息,包括但不限于技术原理、技术优劣势、应用场景等 5. 分析竞对产品的核心技术指标和发展方向,通过内外部渠道,了解并洞悉客户需求,并凝练形成对应的技术洞察、选型以及协助产品经理构建产品发展规划 6. 指导和培养团队成员,包括评审设计文档和代码 7. 参与平台整体系统的架构设计与演进规划,结合业务实际情况综合考虑系统的安全性、稳定性、可扩展性、性能和使用体验,对系统持续优化,确保能够满足持续发展的业务形态与规模对基础平台能力的需求

更新于 2025-09-18
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社招3年以上A50442A

1、负责国际化产品机器学习,自然语言处理,大模型算法的开发,LLM Agent的开发,特别是在隐私法律领域的应用,支撑公司相关业务的提效和自动化; 2、设计和实现机器学习,自然语言处理,大模型相关的基础设施、框架、工具链等,并推动落地到业务中; 3、探索业界前沿的机器学习,自然语言处理,大模型相关技术,优化隐私大模型的能力,持续提升平台能力、降低算法使用成本; 4、负责算法模型到API服务的部署,机器学习系统架构设计,工程化落地。

更新于 2025-04-21