AI引擎研发工程师-C/C++

聚焦核心业务场景，借助现代C/C++、AI Agent等前沿技术推动AI提效的落地。你将参与从需求洞察到系统构建的全流程，通过建设和应用智能研发工具，通过持续推进极致的算力/架构优化，助力业务效率与效果提升，在AI新时代，实现技术驱动业务增长的完整闭环。进而推动业务和技术的智能化演进，实现技术价值高效转化。 具体职责包括以下相关方向的一项或多项： 1 深度参与业务提效 ● 参与核心商业化产品的 Agent重塑，见证传统系统到Agent系统的完整重生。通过持续的算力和架构优化助力AI提效的全面落地。 2 持续推进极致的性能优化 ● 运用现代C/C++技术、CUDA等异构硬件编程技术，结合各种先进设施，构建构建高并发、低延迟，高可用的AI引擎框架和内核，支撑业务快速迭代；探索GPU/PPU异构硬件在业务系统的落地，帮助业务提升RT/建模Scalingup空间。 3 全面重塑AI研发全过程 ● 基于 LLM 和 Agent 构建高质量知识库，高效管理业务和技术知识，优化建设最先进的AICoding系统。推动日常工作，从需求理解到代码编写到生产发布到日常运维，端到端实现AI赋能。 4 通过数据驱动业务提效 ● 借助湖仓、AIData、超参寻优、OLAP 等技术，洞察业务提效机会、系统算力洼地，直接赋能大盘效果提升和系统算力优化。 5 深度参与云原生架构赋能 ● 践行DevOps、ServiceMesh、Serverless、落地AI运维、科学实验，为广告系统提供强大的基础设施。运用容器化、微服务构建弹性高可用的广告平台，管控海量CPU/GPU资源。

1. 01

   基础条件 ● 计算机、软件工程、人工智能 等相关专业优先。

2. 02

   专业能力 ● 扎实的计算机基础：具备扎实的计算机基础知识，深入理解数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识，对大规模分布式系统有深刻理解。

• 硬核的编程能力：熟练掌握C/C++、Python 等编程语言，掌握常见工程实践并具备优秀的Coding 能力，能根据场景灵活选型并快速上手。在AICoding上有深度的实践经验。

• 熟悉异构硬件编程：熟悉CUDA编程，了解Tensorflow、PyTorch等机器学习平台，熟悉XLA/TensorRT/TVM 等机器学习编译器。

• 理解分布式和云原生：具备构建复杂工程系统的潜力。熟悉现代云原生基础设施，例如 Kubernetes。

• 熟悉Agent架构：对 Context Engineering、Prompt Engineering、AI-Memory 、主流Agent框架（LangChain 等）有一定理解，能够独立开发并优化Agent系统。

3. 03

   能力特质 ● 好奇心重： 对未知事物保持渴望，对新鲜技术忍不住要实践（手痒）。

• 学习力强： 具备快速学习并跟进前沿技术进展的能力，并能将理论知识转化为工程代码。

• 动手力强： 拒绝纸上谈兵，有项目有实践，展现极客精神。 具备坚韧不拔，彻底解决问题的冲动。

• 思考力强： 具备敏锐的问题定义、识别、和 拆解 能力。能把复杂事物讲给人听、讲给AI听。

• 积极主动： 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。 加分项 ● 有Agent 开发 or AI 应用落地，包括不限于RAG系统、多智能体编排、结合MCP、Skill等的Agent项目，有可展示的项目/实习成果者优先。

• 对AI Infra有基本理解，了解vLLM、Ollama等推理框架原理，理解延迟优化、KV cache优化、流式输出等工程全局视角。

• 有大型项目开发经验或ACM/ICPC等权威竞赛获奖者，或顶级会议论文发表，在开源社区上有高质量项目、技术博客或社区影响力。