27届-后台研发工程师

参与 AI 应用相关后台系统的设计与研发，支撑 AI 对话、智能助手等产品功能的快速迭代与规模化落地；

参与核心业务系统建设，包括用户体系、会话与消息、内容管理、应用服务、任务系统、搜索推荐等业务模块，持续提升产品体验和研发效率；

参与大模型应用能力建设，结合业务场景完成模型接入、Prompt、上下文管理、RAG、Function Calling、多模态等能力的工程落地；

参与 AI Agent 相关能力研发，包括 Agent Runtime、Memory、Tool、Skill、MCP、Workflow 等模块，并探索 Agent 在实际业务场景中的应用；

参与高并发、高可用后台服务的设计与优化，持续提升系统在性能、稳定性、可扩展性及成本等方面的工程表现；

参与 AI 应用工程基础设施建设，包括模型服务接入、任务调度、消息推送、数据存储、缓存、服务治理、可观测等基础能力；

关注大模型、Agent 及 AI Native 应用领域的技术发展，探索新技术与产品场景的结合，并推动相关能力快速落地

计算机、软件工程、人工智能或相关专业，本科及以上学历；

具备扎实的计算机基础，熟悉数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库等基础知识；

熟悉至少一种后台开发语言，如 Go、C++、Java、Rust、Python 等，具备良好的编码习惯和工程能力；

熟悉 Linux 开发环境，对网络编程、并发编程、RPC、数据库、缓存、消息队列等后台技术有一定了解；

对 AI 应用和大语言模型有兴趣，对 Prompt、Function Calling、RAG、Agent、MCP 等技术有一定了解；

具备较强的学习能力、问题分析能力和工程实践能力，能够主动分析并解决复杂技术问题；

具备良好的沟通和团队协作能力，对新技术保持好奇心，愿意持续探索 AI Native 时代的软件研发模式