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职位搜索/小红书/AI Agent 研发工程师-引擎架构
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

北京市 / 上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
普通员工/个人贡献者

标签

分布式系统LLM可观测性Agentic AILangGraph上下文管理Multi-Agent
💡

核心评价

技术前沿大厂岗,高成长潜力,薪资竞争力强,但需接受一线城市现场办公及可能的较高工作强度。

AI Agent 研发工程师-引擎架构

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:29 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

该职位是小红书AI Agent研发团队的核心技术岗位,专注于设计和实现面向复杂业务的智能体系统
你将负责从任务规划、多智能体协同到生产落地、可观测性及数据驱动的迭代优化全链路,致力于打造能够自主感知、规划、执行和反思的下一代AI应用

✓工作职责

Agent 系统研发:设计并实现面向复杂业务的 Agent 系统,涵盖任务规划、多 Agent 协同、工具调用、记忆与上下文管理等核心模块
以 Agentic 设计理念为导向——让 Agent 能自主感知、规划、执行、反思,而不是在固定流程中“填空”
生产落地与可观测性:负责 Agent 系统上线的完整工程链路:设计长链路任务的状态管理与断点续跑,构建面向不确定性系统的容错与降级策略
同时打造全链路可观测能力,支撑灰度发布、快速定位与在线回滚
上下文工程(harness engineering)与数据飞轮:用 Harness Engineering 系统性控制 Agent 行为:为核心行为路径设计可复现的测试 harness,构建 LLM-as-Judge 评估流水线
将线上失败案例与行为数据转化为改进信号,驱动合成数据生成,形成可量化的正向迭代循环

⭐最低要求

工程基础:熟练掌握 Java/Python,具备大规模分布式系统设计与上线经验
理解异步、并发、幂等、限流等工程基础,对代码质量与系统可维护性有较高要求
Agent 系统经验:有复杂 Agent 系统的完整设计与生产落地经验
理解 Agentic 与传统流程化 AI 应用的本质区别
熟悉 Multi-Agent、Harness 架构设计、工具系统粒度设计与错误反馈策略
有 LangGraph / LangChain 等框架深度使用或改造经验者优先
快速学习与 AI 技术敏感度:AI 领域变化极快,我们需要你能在一周内读懂一篇前沿论文并判断其工程价值,在两周内完成关键技术的原型验证
不要求“什么都会”,但要求对新范式有强烈感知力——能第一时间识别哪些方向值得跟进、哪些只是噪音,并将判断转化为团队可执行的工程方案

👍优先资格

有 LangGraph / LangChain 等框架深度使用或改造经验者优先
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