通义通义实验室-大模型应用后端工程师（LLM Application Backend Engineer）-北京/杭州
社招全职2年以上技术类-开发地点：杭州状态：招聘
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机相关专业，2年以上后端开发经验。 2、熟练掌握Go / Python / Java等至少一门后端语言；熟悉微服务架构设计与分布式系统。 3、大模型相关经验：有 LLM应用开发经验；熟悉Context Engineering；熟悉 RAG 架构与向量数据库；熟悉主流大模型 API使用与优化（满足其中任意2项即可）。 4、熟悉 Re…
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工作职责
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 / AI 手机）。
包括英文材料
学历+
后端开发+
https://www.youtube.com/watch?v=tN6oJu2DqCM&list=PLWKjhJtqVAbn21gs5UnLhCQ82f923WCgM
Learn what technologies you should learn first to become a back end web developer.
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程！从开始到结束不到一个小时，包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容，只有你需要知道的知识。
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
微服务+
https://learn.microsoft.com/en-us/training/modules/dotnet-microservices/
Microservice applications are composed of small, independently versioned, and scalable customer-focused services that communicate with each other by using standard protocols and well-defined interfaces.
https://microservices.io/
Microservices - also known as the microservice architecture - is an architectural style that structures an application as a collection of two or more services.
https://spring.io/microservices
Building small, self-contained, ready to run applications can bring great flexibility and added resilience to your code.
https://www.ibm.com/think/topics/microservices
Microservices, or microservices architecture, is a cloud-native architectural approach in which a single application is composed of many loosely coupled and independently deployable smaller components or services.
https://www.youtube.com/watch?v=CqCDOosvZIk
https://www.youtube.com/watch?v=hmkF77F9TLw
Learn about software system design and microservices.
系统设计+
https://roadmap.sh/system-design
Everything you need to know about designing large scale systems.
https://www.youtube.com/watch?v=F2FmTdLtb_4
This complete system design tutorial covers scalability, reliability, data handling, and high-level architecture with clear explanations, real-world examples, and practical strategies.
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
还有更多 •••
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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。
更新于 2025-07-17北京
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1、业务应用：负责将自研的算法模型应用于企业协同软件中，在会议、文档、消息、办公智能体等诸多办公场景中打造优秀的AI工具和产品，不断改善用户体验； 2、模型优化：负责训练大语言模型不断提高其在办公领域的算法质量；建设高效的评测方法和技术体系；采集、调研并生产办公领域的高质量数据集； 3、技术建设：持续关注业界最新的技术趋势和研究成果，分享行业最佳实践，将前沿技术应用于大模型中。
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1、负责后端系统架构设计、开发与优化，支撑业务平台发展； 2、推动算法模型的工程化落地，包括服务化封装与部署、性能优化等，内部完成产品化闭环； 3、参与大模型相关后端基础设施的搭建与优化，如推理服务、向量检索、Agent工作流引擎等。
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