【2027校招】Agent平台全栈研发工程师

1. 01

   大模型与 Agent 平台架构研发：负责大模型平台、Agent 应用平台的架构设计和核心功能研发，构建云原生架构下高可用、高性能、可扩展的微服务体系，支撑模型能力从训练、部署到业务应用的端到端落地。

2. 02

   AI 生产链路与 LLMOps 建设：建设面向大模型全流程的 LLMOps / DevOps 能力，覆盖模型训练、模型管理、推理部署、服务发布、监控告警、任务诊断、效果评估等环节，提升大模型生产效率和稳定性。

3. 03

   Agent 应用平台建设：参与建设面向业务研发和算法团队的 Agent 开发平台，支持 Agent Workflow、Tool Calling、Function Calling、MCP、RAG、Memory、多轮对话、调试诊断、应用发布等核心能力，降低大模型应用开发和上线门槛。

4. 04

   Pipeline 与任务编排系统建设：负责大模型任务流、Pipeline、Argo Workflows / Kubeflow 等任务编排能力建设，提升训练、部署、评估、Agent 应用构建等复杂任务的自动化、可观测和可恢复能力。

5. 05

   平台与框架深度结合：将平台能力与训练、推理、部署、Agent Framework 深度结合，通过任务调度、弹性容灾、失败重试、资源隔离、链路追踪、性能优化等能力，端到端提升 AI 生产效率。

6. 06

   平台体验优化及业务协同：持续优化 AI 平台和 Agent 应用平台的易用性、稳定性和开发者体验，与算法、推理、训练、云原生、业务研发等团队协作，将平台能力沉淀为可复用、可规模化的标准化能力。

任职要求

1. 01

   本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先。

2. 02

   具备优秀的代码能力，熟悉 Go / Java / Python 中至少一门语言，具备良好的工程实现能力、代码质量意识和系统抽象能力。

3. 03

   具备扎实的计算机基础，理解操作系统、数据结构、算法、数据库、网络、分布式系统等基础知识。

4. 04

   熟悉云原生和后端技术栈，包括 Kubernetes、Docker、微服务架构、MySQL、Redis、MQ、SQL 等，有高可用、高并发、可观测系统建设经验优先。

5. 05

   了解大模型训练、推理、部署、评估及 Agent 应用开发基本流程，熟悉 Prompt Engineering、Tool Calling、Function Calling、RAG、Workflow 编排、Memory、多轮对话、模型评估等相关概念，有实际开发经验优先。

6. 06

   熟悉 AI 编程工具和 AI Native 研发方式，能够高效使用 Claude Code、Codex、Cursor 等工具辅助需求分析、代码开发、测试生成、问题排查和工程重构，具备利用 AI 工具提升复杂系统研发效率的实践意识。

7. 07

   责任心强，自驱力强，沟通协作顺畅，能与算法、平台、基础架构和业务团队协同推进复杂项目落地。

加分项

1. 01

   有 AI 大模型平台、MLOps、LLMOps、模型部署平台、训练平台或 Agent 应用平台开发经验。

2. 02

   有 Agent Framework、AI Workflow、RAG 平台、MCP Server、工具调用平台、Prompt 管理平台、智能体编排系统等实际建设经验。

3. 03

   熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify、Coze、AutoGen、CrewAI、Claude Code、MCP 等 Agent / LLM 应用生态或相关设计思想。

4. 04

   熟悉 PyTorch、DeepSpeed、Megatron、vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等大模型训练或推理框架，有实际接入、部署或平台化经验。

5. 05

   有分布式系统、大规模在线服务、高并发平台、任务调度系统、多租户平台建设经验。

6. 06

   有平台产品意识和 AI 工具使用习惯，能从开发者体验出发优化接入、诊断、链路追踪、监控告警和使用效率。