岗位职责
参与打造业界领先的 AI 底层平台，在超大规模的异构数据与算力基座上，构建面向全场景 AI Agent 的运行、通信、存储、调度与反馈处理框架，参与Agent框架、AI 网关、AI Registry设计，定义新一代的 AI 基础设施。
- 建设AI Agent 核心基础设施：打造支撑海量 Agent 高效运行与演进的新一代运行、通信、数据处理平台。通过构建高性能的数据存储、检索引擎及计算流水线，挖掘海量Agent 运行时数据、交互轨迹及上下文中信息价值；
- 核心架构与功能研发： 参与全公司级 AI Agent 底层数据与计算平台的设计与研发，提供支撑 Agent 运行的高效数据采集、处理、存储与检索能力；
- 数据飞轮建设： 设计并研发 Agent 交互数据的收集、清洗与自动化评估系统，构建高质量的数据反馈回路（Feedback Loop），持续驱动大模型与 Agent 能力的迭代升级；
- Agent 运行时基座： 研发稳定、高可用的 Agent 运行时（Runtime）架构和数据基础设施，包括但不限于上下文prompt、skills及长短期记忆（Memory）管理、状态持久化及高并发任务调度引擎。
职位要求
- 基础扎实： 计算机、软件工程、人工智能等相关专业，扎实的计算机基础（包括但不限于数据结构与算法、操作系统、计算机网络等）；
- 编码功底： 优秀的编程能力，熟练掌握至少一门主流服务端编程语言（如 C/C++、Go、Java 或 Rust），拥有良好的代码习惯和工程架构素养；
- 拥抱 AI 时代： 对大模型（LLM）和 AI 前沿技术有浓厚兴趣和极高的热情。熟悉基础的 Prompt 工程、Agent 核心架构（如 ReAct、Plan-and-Solve 等）或 RAG 相关技术栈；
- 底层技术嗅觉： 熟悉分布式系统设计，了解高性能网络服务器编程原理，对异步 IO、内存管理、多线程并发同步等机制有深刻认知。有分布式存储、数据库内核相关研发项目经验者优先；
- 综合素质： 有强烈的好奇心、自驱力和极快的学习能力，能够面对复杂的系统性难题迎难而上，具备良好的逻辑分析与沟通协作精神。 加分项（满足其一即可）：
- 源码极客： 曾深入阅读并研究过知名底层开源项目源码（如 Lucene、RocksDB、Kafka、RocketMQ、Higress、Nacos、AgentScope、LanceDB、Milvus 等）；
- AI 实战派： 在实验室课题或顶级科技公司中，有过大模型微调、Agent 框架层开发、或向量数据库（Vector DB）相关底层研发经验；
- 学术/竞赛达人： 在计算机系统、数据库顶级会议（如 SIGMOD、VLDB、OSDI、SOSP 等）发表过论文，或在 ACM/ICPC 等重磅程序设计竞赛中获得过优异成绩。
