小红书
AI 应用架构工程师（AI应用）
AI 应用架构工程师（AI应用）
发布于 大约 13 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Agent Runtime
Autogen
Crewai
Go
Langgraph
Llm
Rag
Spring Ai
架构设计
AI 估算 · 45k–65k
资深架构师岗位，AI趋势加持，小红书大厂背景，薪资位于一线互联网高级/专家级区间。
职位详情
关于这个职位
该职位负责小红书AI应用与Agent技术架构设计，建设面向搜索、问答、推荐等场景的通用工程底座
你将主导Agent Runtime、上下文工程、工具体系、性能可靠性及成本架构，推动大模型应用的前沿技术落地
适合有丰富后端和AI Agent经验、追求技术深度的架构师
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业，具备5年以上后端、分布式系统或平台工程研发经验
具备 AI Agent 或大模型应用生产实践，主导或深度参与过 Agent 平台、Agent Runtime、工作流引擎或大模型应用平台建设
熟练掌握 Java、Python、Go 中至少一种编程语言，具备扎实的数据结构、并发编程、网络通信及工程实现能力
具备优秀的系统架构能力，能够在高并发、长链路、复杂状态和异步任务场景下完成系统拆分、数据建模及可靠性设计
深入理解 LLM 应用开发范式，熟悉上下文窗口、Prompt Engineering、Tool/Function Calling、ReAct、RAG、Embedding及模型推理链路
熟悉 LangGraph、LangChain、Spring AI、AutoGen、CrewAI 等框架中的一种或多种，并理解其状态模型、执行机制和工程边界
具备上下文工程实践，熟悉多轮对话、页面上下文抽取与注入、消息压缩、Token 管理、状态隔离、记忆管理和知识检索
具备 AI 应用全链路压测实践，能够覆盖应用接入、Agent 编排、模型推理、上下文处理、RAG 检索及 Tool 调用，并根据压测结果完成容量规划和性能优化
具备大模型应用成本测算与治理经验，能够结合流量规模、Token 消耗、模型单价、模型路由和工具调用核算成本，并推动成本预算、归因和优化落地
熟悉超时、重试、幂等、限流、熔断、缓存、消息队列、任务调度、容灾和分布式追踪等生产工程能力
能够在效果、时延、稳定性、成本和研发效率之间进行技术取舍，并推动架构方案跨团队落地
具备良好的技术影响力，能够制定工程规范、推动公共组件建设，并指导团队解决复杂技术问题
工作职责
主导 AI 应用与 Agent 技术架构设计，建设面向搜索、问答、推荐及复杂任务场景的通用工程底座，支持业务快速接入与规模化复用
负责 Agent Runtime 与编排引擎设计，涵盖 Planning、ReAct、Workflow、Agent as Tool、动态图执行、状态管理、并行调度、中断恢复等核心能力
负责多轮对话和模型交互的上下文架构，包括消息构造、历史筛选、Token 预算、上下文裁剪与压缩、会话隔离、短期与长期记忆，以及 RAG 检索结果的组织与回填
建设不同页面及业务入口的上下文工程能力，对搜索结果页、详情页、推荐页、对话页等场景中的页面内容、用户状态、交互行为、业务实体和渠道信息进行抽取、筛选、压缩与标准化，并通过统一 Context Schema 注入 Agent 状态、模型消息及工具参数
建设标准化的 Agent 工具体系，定义 Tool Protocol、输入输出 Schema、错误码和权限边界，实现工具的声明式注册、动态发现、并行调用、超时重试、幂等控制、熔断降级及结果溯源
建设大模型应用工程基础设施，覆盖 Prompt 版本管理、多模型路由、流式推理、模型降级、语义缓存、灰度发布、实验分桶，以及模型效果与资源治理
负责 AI 应用性能与可靠性架构，建立容量评估、全链路压测、限流、熔断、降级、容灾和故障恢复机制，持续优化首 Token 延迟、TP99、吞吐量和调用成功率
负责 AI 应用成本架构与预算管理，结合业务流量、模型路由、输入输出 Token、调用频次和工具链路建立成本测算模型，核算单次请求、会话及任务成本，建设成本归因、预算预警和持续优化机制
建设 Agent 全链路可观测体系，统一 Trace、日志和指标，支持模型调用、Prompt、上下文、工具参数、状态流转、Token 消耗、调用成本和异常原因的追踪与审计
设计多渠道应用适配机制，屏蔽不同产品入口、交互协议和数据格式差异，保证 Agent 核心能力在多端、多页面和多业务场景下的一致性与可扩展性
与评测平台团队协作，定义执行轨迹、上下文、模型输出和工具调用的评测采集标准，为过程评测、端到端评测和发布门禁提供完整数据
跟踪 Context Engineering、MCP、A2A、Agentic Workflow、Multi-Agent、Long-Horizon Agent、Computer Use、Durable Execution、Agent Runtime 互操作与 Agent 自进化等前沿方向，判断技术成熟度，并将有效能力转化为生产级框架、协议与工程标准
优先资格
有自研 Agent Runtime、Multi-Agent 平台、Workflow 引擎或分布式任务调度系统经验
有搜索、推荐、知识问答、交易决策或其他复杂任务型 AI 应用架构经验
有大规模模型网关、多模型路由、高并发流式服务或推理资源治理经验
熟悉 MCP、A2A 等 Agent 工具与通信协议，并有协议设计或生产接入经验
有 Long-Horizon Agent、Computer Use、Agent 自进化或其他前沿 Agent 能力的生产探索经验
有开源 Agent 框架贡献、技术标准建设或跨团队公共平台建设经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位核心，直接负责AI基础架构，影响力大
- 团队成员技术深度高，能接触最前沿的Agent工程实践
- 对综合能力要求极高，需同时掌握工程、算法和成本管理
- 业务快速发展，需求多变，需要快速迭代和跨团队协作
- 技术前沿但落地难度大，需平衡效果、性能和成本
- 适合有5年以上后端架构经验、对AI Agent有浓厚兴趣、喜欢攻克高并发复杂系统难题的资深工程师
缺点 / 挑战
- 小红书平台流量巨大，AI应用场景丰富，技术挑战高
角色解读
- 成长为AI应用领域的首席架构师，主导公司级技术栈
- 可转向技术管理，带领团队落地前沿AI能力
- 深耕Agent与LLM基础设施，成为行业技术权威
- 设计并构建AI Agent的核心运行时与编排引擎，支持复杂任务流程
- 负责多轮对话的上下文管理，包括消息压缩、Token预算和记忆机制
- 建设标准化的工具协议和可观测体系，确保全链路追踪与成本控制
- 精通Java/Python/Go，具备分布式系统架构能力
- 深入理解LLM应用开发，熟悉Agent框架如LangChain、AutoGen
- 有大规模高并发服务实战经验，能进行性能优化和容灾设计
申请策略
- 准备一个你主导过的AI Agent架构设计案例，包含技术选型、权衡和成果
- 研究小红书现有AI功能（如搜索、推荐），思考如何优化其Agent架构
- 突出你主导的Agent平台或大模型应用项目的架构设计与落地效果
- 强调分布式系统高并发、高可用实战经验，尤其性能调优案例
- 列出你在Agent框架（LangGraph、CrewAI等）上的深入使用和二次开发经历
- 补充LangGraph或AutoGen的项目实战，理解其状态机与工程边界
- 熟悉MCP、A2A等最新Agent协议，了解行业趋势
面试指南
- 对于架构设计题，采用分层解耦思路：先定义核心抽象（Runtime、Context、Tool），再细化模块职责与交互
- 对于可靠性问题，强调补偿机制（超时重试、幂等、熔断）和可观测性（全链路Trace）
- 请设计一个支持多轮对话的Agent Runtime架构，如何处理上下文窗口限制？
- 你如何确保Agent在长链路任务中的可靠性（超时、重试、状态恢复）？
- 谈谈你对MCP协议的理解，如何设计工具协议的权限与错误处理？
- 如何评估和优化AI应用的成本，请给出具体策略？
- 复习LangGraph源码，理解其状态模式和并发调度实现
- 准备一个全链路压测的案例，说明如何定位瓶颈并优化
职位点评
75
综合评分
顶级AI架构岗位，前沿技术栈，高薪但WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术前沿和职业成长的求职者，愿意投入时间换取能力跃迁。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资水平位于一线大厂高级/专家级别，但JD未明确具体薪资和福利，需要面议。
薪资信号面议 (45K-65K/月)
成长发展
95较高
该职位处于AI前沿技术领域，涉及Agent、LLM等最新工程实践，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent Runtime、LLM、LangChain、LangGraph、AutoGen、MCP、A2A、RAG
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京/上海核心城区，但JD未提及弹性或远程工作，互联网大厂通常工作强度较大。
工作模式仅现场办公
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
70中等
小红书作为高增长内容平台，AI应用直接提升用户体验，社会影响力中性偏正面。
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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