钉钉千问办公-AI 工作台服务端工程师-杭州
任职要求
• 扎实的服务端工程能力，熟练使用 Java / Python / Go 中至少一门语言，具备高可用 分布式系统的设计与落地经验。 • 熟悉云原生技术体系：Kubernetes、Docker、Service Mesh、微服务治理，有基于 K8s 构建或运维生产级服务的实际经验。 • 熟悉主流 LLM API 范式与 Agent 框架，理解 Context Window、Function Calling、 MCP 协议等核心概念，具备实际的接口设计与调试经验。 • 具备 Prompt Engineering 与 Context Engineering 实战经验，能系统性地设计、评 测和工程化沉淀 Prompt。 • 熟悉企业级安全基础组件：身份认证与授权、密钥管理、审计日志…
工作职责
• 负责 AI 工作台企业级管控平台的服务端架构与核心开发，围绕多租户隔离、权限模型、 配额计费、模型与工具准入等核心域，构建面向企业客户的云原生管控底座。 • 主导 AI 应用与 Agent 运行链路的安全加固，涵盖身份认证、密钥托管与透明替换、 数据脱敏、提示词注入防护、内容安全护栏与运行时行为约束，确保企业场景下零密 钥外泄、可管可控。 • 设计全链路审计体系，覆盖用户请求、Agent 决策、工具调用、模型出入参等关键事 件的采集、留痕与合规导出，支撑安全审计与事后追溯。 • 构建 AI 应用可观测性基础设施——基于 OpenTelemetry 实现 Tracing / Logging / Metrics 全覆盖，结合评测体系、灰度发布与根因分析，形成持续迭代闭环。 • 设计企业数据与工具接入方案，包括 MCP 数据源集成、智能路由、结构化数据查询 与向量检索，使 Agent 在受控范围内可靠获取企业内部信息。 • 参与模型与工具的智能编排，根据任务复杂度、延迟、成本与安全等级动态选择最合 适的模型与工具组合。
• 负责 AI 工作台产品的端到端功能测试，覆盖多租户管控、权限模型、配额计费、模型 准入、Agent 编排与工具调用等核心业务链路，确保功能正确性与业务一致性。 • 主导 AI 应用与 Agent 运行链路的效果测试体系建设，围绕模型输出质量、意图识别 准确率、工具调用成功率、端到端任务完成率等维度，设计可量化的评测方案与基准 集。 • 构建自动化测试框架，覆盖接口测试、集成测试、回归测试与性能基线验证，支撑持 续集成流水线中的质量门禁。 • 设计 AI 场景专项测试策略，包括 Prompt 鲁棒性测试、对抗样本注入、幻觉检测、 内容安全护栏验证、多轮对话一致性校验等。 • 参与可观测性与质量度量体系建设，定义测试覆盖率、缺陷逃逸率、效果评测回归趋 势等核心质量指标，驱动产品质量持续改进。 • 与研发、算法团队紧密协作，参与需求评审与技术方案评审，前置识别质量风险并推 动测试左移。
1. 产品运营策略制定 负责AI硬件产品的全生命周期运营规划，制定上市策略、推广节奏与用户增长方案 2. AI能力落地与体验优化 深度参与AI功能的产品化过程，结合用户反馈与数据分析，推动AI能力在硬件产品上的持续迭代优化，提升用户感知与留存。 3. 用户洞察与需求挖掘 通过用户调研、行为数据分析、竞品研究，系统梳理用户在AI硬件使用场景下的核心痛点，输出运营洞察并反哺产品迭代。 4. 内容与活动运营 策划面向B端/C端的AI产品内容体系（使用教程、场景案例、AI功能演示等），组织线上/线下推广活动，提升产品认知度与转化率。 5. 生态与渠道协同 与销售、市场、研发、合作伙伴协同，推动AI硬件产品在各渠道的运营落地，管理第三方合作资源，扩大产品影响力。
1. 负责AI听记产品的全生命周期运营规划，制定推广节奏与用户增长方案； 2. 深度参与AI功能的产品化过程，结合用户反馈与数据分析，推动AI能力在产品上的持续迭代优化，提升用户感知与留存； 3. 通过用户调研、行为数据分析、竞品研究，系统梳理用户在AI听记使用场景下的核心痛点，输出运营洞察并反哺产品迭代； 4. 策划面向B端/C端的AI产品内容体系（使用教程、场景案例、AI功能演示等），组织推广活动，提升产品认知度与转化率。
1、负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通从前端交互、后端服务到 AI 模型的全链路； 2、构建稳定、高可用、可扩展的后端服务，熟悉分布式系统、消息中间件、远程调用等核心技术，支撑复杂的业务逻辑和高并发场景； 3、集成和调用大语言模型（LLM）及其他 AI 能力，探索并实践 Prompt Engineering、 Context Engineering、SDD等前沿 AI 技术，持续优化模型效果与成本； 4、结合业务场景进行技术选型和业务建模，能设计和实现复杂的 AI 应用流程（Agentic Flow 或AI Workflow等）； 5、具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块的设计与落地，并能辅导团队成员，共同完成项目目标。