腾娱-资深 AI 基建工程师 (AI Infrastructure & Systems)

资深 AI 基建工程师 (AI Infrastructure & Systems) 人数：1 职位使命 在 AI 落地进入深水区的今天，基建能力决定了业务的上限。我们寻找的不仅仅是 AI 接口的调用者，而是能够从底层出发，设计并交付生产级大规模资产服务的专家。你将深度参与复杂系统的全栈开发，在海量数据和复杂逻辑中构建稳固的系统基石。

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   **全栈服务端架构与资产服务** * 负责高性能、高可用资产服务的全栈开发（技术栈涵盖 **TypeScript / Python** 等），主导从底层业务逻辑到上层服务接口的深度设计。 * 独立负责复杂业务场景下的**数据库设计、建模与性能优化**，确保系统在处理海量结构化数据时具备卓越的吞吐量与稳定性。

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   **AI 应用基础设施建设** * 针对 LLM 应用井喷带来的新挑战，设计并实现关键的基建组件（如自动化处理流、高效索引机制及任务调度引擎），将模型能力转化为工业级生产力。 * 主导生产级服务/平台的完整交付流程，解决长链路任务中的工程可靠性与系统扩展性问题。

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   **Agentic 研发范式实践** * 作为团队内 **Cursor、Claude Code** 等 Agentic Coding 工具的高阶玩家，探索并定义“人机协同”的最优研发路径，提升复杂系统的迭代上限。 * 将工程难题解构为 AI 可辅助的标准化任务，利用 Agent 思维持续优化代码资产质量。

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   **研究驱动的解决方案交付** * 具备极强的独立研究能力，能够针对特定技术话题（如前沿多模态协议、自动化生成算法）利用搜索引擎和 LLM 辅助进行深度调研。 * 负责从技术预研、原型验证到最终生产级方案落地的全生命周期管理。 任职要求 - 具备扎实的软件工程与系统设计能力，有生产级服务/平台交付经验 - 有非常强的工程能力并且非常熟悉主流的agentic coding工具比如cursor和claude code - 在llm应用井喷的时代，基建相关的能力非常重要，我希望候选人有相关的背景和经验 - 我也希望候选人有足够强的研究能力， 至少能独立在搜索引擎和llm辅助下深入研究一个话题并且给出解决方案 加分项 - 做过 LLM 应用工程化：评测回归、线上监控、质量护栏、RAG/多步工作流落地 - 有平台化/云原