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职位搜索/小红书/AI 全栈工程师(PE)-快捷售卖&AI
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小红书 (Xiaohongshu)

职位信息

上海市 / 北京市
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

系统设计LLM可观测性工程化安全风控
💡

核心评价

前沿AI工程岗,技术成长性极佳,平台优势明显,薪资竞争力强,但WLB可能面临挑战。

AI 全栈工程师(PE)-快捷售卖&AI

🤖 AI 估测:¥35K-60K

发布时间:28 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个专注于将大型语言模型(LLM)和智能体(Agent)技术应用于小红书核心业务场景的工程岗位
你将负责设计、开发和交付稳定、可观测、可评估的Agent生产系统,覆盖内容、交易、审核、运营等关键流程,并推动其在业务团队中的真实落地与持续迭代

✓工作职责

工作职责 #岗位定位 面向业务场景交付可上线、可迭代的 Agent 系统与应用
你需要把 LLM/Agent 能力变成 稳定、可控、可评估 的生产系统,持续提升业务效率与效果(而非 Demo)
#你将交付的结果 - 业务 Agent 应用落地:覆盖关键业务流程(如内容/交易/审核/运营/治理等),形成可复用的 Agent 模板与能力包 - 工具与数据接入工程化:稳定的工具调用(权限/审计/限流)、结构化数据读写、与现有系统可靠集成 - 可观测与评估体系:成功率、采纳率、耗时、成本、失败原因分布、回放与回归测试闭环 - 安全与风控:权限隔离、敏感数据治理、提示注入防护、审计链路、输出合规兜底 #工作职责 1、负责业务 Agent 的架构与交付: - 任务分解/规划、工具调用编排、状态管理、长流程与重试、异常恢复 2、负责工具层与集成: - 对接内部服务/数据库/搜索/工单/运营平台等
建设稳定的工具调用规范(Schema/鉴权/限流/熔断) 3、建立 Agent 的可观测与评估: - trace/log、离线评测集、自动回归、灰度与 A/B、效果与成本优化 - 推动 Agent 在业务团队的真实使用: - 交互设计、可解释性、人工确认点、反馈闭环(让业务敢用、能用、持续用)

⭐最低要求

TypeScript 或 Java 至少一门非常强(工程能力是硬门槛):
TS:Node.js 服务化、异步并发、稳定性与性能、工程组织与测试
Java:服务端架构、并发与性能、工程治理、可观测与稳定性
扎实的软件工程能力:系统设计、异常处理、可测试、可回放、可观测
熟悉 LLM 应用/Agent 基本范式:工具调用、结构化输出、检索增强、工作流编排(不要求“研究”,要求“能上线”)
对安全有基本意识:越权、数据泄漏、提示注入、工具滥用与审计

👍优先资格

有过生产级 AI 应用落地(能量化指标:成功率/成本/时延/采纳率)
有平台化能力:把 Agent 能力沉淀成 SDK/模板/工具规范/评测体系
有复杂业务系统集成经验(权限、审计、风控、配置、灰度)
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