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Kinfra 后台开发工程师(文档解析和RAG方向)
Kinfra 后台开发工程师(文档解析和RAG方向)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Go/C++/Python
Rag
后端开发
大模型
性能优化
文档解析
系统架构
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
聚焦RAG与Agent前沿技术、大厂核心研发岗、技术成长性强、节奏偏快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
与后端开发中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2130 个在招 · 其中后端开发 53 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 后端开发 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于大模型时代的文档解析与RAG系统研发，负责核心模块的性能极限优化与推理框架调优，保障复杂业务场景下的高可用与低延迟
同时参与AI PaaS平台架构设计，将前沿技术转化为标准化能力底座，助力业务创新落地
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业
具有1年或以上开发经验，掌握Unix/Linux下Go/C++/Python/JAVA其中至少一门语言
全面的软件知识结构(操作系统、软件工程、设计模式、数据结构、数据库系统、网络安全)
了解大模型基本原理，了解RAG技术、Agent原理（包括 Tool Use、Planning、Memory 等），有Agent建设相关实践经验
对AI前沿技术发展有浓厚兴趣，愿意主动探索AI在业务场景的创新应用
具备良好的沟通协作与问题解决能力，有较强的责任心，能高效配合团队完成项目交付
工作职责
负责文档解析、 RAG、记忆、Agentic search等系统效果和性能的极限优化，确保复杂场景下的高可用与低延迟
模型性能优化及推理框架优化，提升整体吞吐、降低部署成本
负责 RAG与文档解析 PaaS 平台的架构设计与开发，构建标准化、组件化的 AI 能力底座
跟踪 AI 技术发展，关注行业前沿动态，并结合业务场景进行落地实践
优先资格
具备模型算法调优经验、个人项目、开源项目或成熟业务系统开发经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦RAG与Agent等AI前沿方向，技术成长空间大
- 团队氛围开放，鼓励技术创新与跨团队协作
- AI领域技术迭代极快，需保持高强度自主学习与跟进
- 跨部门协同频繁，需平衡技术理想与业务交付节奏
- 适合对AI底层技术与系统工程有热情、具备扎实计算机基础且抗压能力强的开发者
缺点 / 挑战
- 依托头部互联网平台资源，接触海量真实业务场景与高性能架构挑战
- 高性能优化与系统稳定性要求严苛，调试与压测压力大
角色解读
- 可向AI基础设施架构师或大模型系统工程专家方向发展
- 逐步承担核心PaaS平台技术负责人角色
- 向AI应用创新与商业化落地方向延伸
- 负责大模型RAG系统与文档解析模块的性能调优与架构设计，保障高并发场景下的低延迟与高可用性
- 参与推理框架优化与PaaS平台开发，构建标准化、组件化的AI能力底座
- 持续追踪AI前沿技术并将其转化为实际业务解决方案，推动技术落地
- 熟练掌握Go/C++/Python/Java中至少一门编程语言及Linux环境开发
- 深入理解操作系统、数据结构、数据库及网络基础
- 熟悉大模型原理、RAG架构及Agent工作机制
- 具备系统性能分析与调优能力
申请策略
- 提前研究腾讯Kinfra团队技术博客与公开架构分享，展现对团队业务的了解
- 准备具体案例说明如何在复杂场景下实现低延迟与高可用
- 突出1年以上后端开发实战经验，明确列出掌握的编程语言及Linux开发环境
- 重点展示RAG/Agent相关项目或开源贡献，说明性能优化指标
- 强调系统架构设计与高可用保障能力
- 深化大模型推理框架（如vLLM、TensorRT）使用与调优经验
- 补充向量数据库与检索增强系统的实战部署能力
- 加强分布式系统性能分析与瓶颈定位技巧
面试指南
- 采用STAR法则清晰描述背景、任务、行动与结果
- 针对性能问题，从profiling定位瓶颈、算法/架构优化、压测验证三个维度展开
- 结合业务场景说明技术选型的权衡过程
- 请介绍一个你主导的RAG或Agent项目，遇到的最大技术挑战及如何解决？
- 如何对大模型推理服务进行性能优化与成本控制？
- 在设计高可用文档解析系统时，如何保证低延迟与数据一致性？
- 复习操作系统、网络与数据库核心知识点，准备手写或口述关键数据结构与算法
- 梳理个人项目中涉及系统优化、高并发处理的具体案例
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值78
薪资福利
85较高
腾讯作为头部互联网企业，提供具备市场竞争力的薪酬体系与完善福利，满足求职者对经济回报与稳定性的核心诉求。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
92较高
岗位深度聚焦RAG、Agent与大模型推理优化，技术栈处于AI工程化前沿，提供丰富的技术探索与架构演进空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈RAG、Agent、大模型、推理框架优化、文档解析
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
互联网大厂通常节奏较快，但腾讯部分团队推行相对人性化的管理；JD未明确标注弹性工时或远程政策，整体WLB取决于具体项目组。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
78中等
致力于将前沿AI技术转化为可复用的PaaS能力底座，推动大模型在多元业务场景中的高效落地，具备较强的技术赋能价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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