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Data Agent智能体研发工程师

快手

  • 北京
  • 工程类

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岗位职责

职位亮点: 加入公司级核心数据智能体 DataAgent 的基建团队,打造"最懂你的数据AI搭子",让海量数据真正"说话",直接赋能快手直播、电商、商业化、生活服务、海外等全业务线的数据分析与决策场景;站在大模型与大数据的交叉前沿,构建数据领域的 AI Agent 基础设施——包括多模态意图理解、工具编排调度、SQL智能生成与执行、数据看板解读、AB实验分析、报告自动产出等核心能力,让 AI 真正成为数据从业者的全天候智能助手;直面超高并发与海量数据的工程挑战,设计支撑日均千亿级数据服务调用 + 大模型推理请求融合的 Agent 调度架构,在复杂业务场景中锤炼高可用、高扩展、低延迟的系统架构能力,推动数据平台向智能化全面跃迁。

  1. 负责 DataAgent 智能体基础设施的核心架构设计与研发,包括 Agent 交互调度引擎、工具注册与编排框架、多轮对话状态管理、意图路由与任务规划等核心模块,为数据分析、数据开发、数据运维等全场景提供坚实的 Agent 技术底座;
  2. 构建数据领域 Agent 的工具层(Skills/Tools)集成能力,将Hive/ClickHouse/Bleem SQL 执行引擎、KwaiBI看板解读、AB实验分析、Python数据分析等数据服务能力标准化接入 Agent 工具调用链路,实现"问一句数据,全流程自动完成"的一站式体验;
  3. 设计并实现大模型推理服务与数据服务的融合调度架构,优化 Agent 在高并发场景下的响应延迟与资源利用率,保障多入口(消息号、独立页、KwaiBI/天工侧边栏、AI In Place、Agent as Tool)的全渠道服务体验一致性与稳定性;
  4. 探索并落地大模型在数据领域的深度应用,包括:自然语言交互式数据查询与分析、SQL智能生成与自动纠错、看板波动归因解读、实验效果智能分析、数据血缘追踪与补数据方案生成、自动化洞察报告与 HTML/Docs 报告产出等,持续提升 DataAgent 的智能化水平与业务价值; 推动 DataAgent 与公司内部生态的深度集成以及 KwaiBI、天工、数据地图、天工IDP 等数据产品内的嵌入式交互能力建设,扩大 DataAgent 的触达范围与使用场景;
  5. 持续优化 Agent 的数据安全与权限管控机制,确保数据分析过程遵循公司数据权限规范鉴权,分享内容可见范围可控,在智能化与安全性之间取得最优平衡。

职位要求

必备技能:

  1. 精通Java及多线程编程,对JVM原理有深入理解,具备扎实的面向对象设计与系统架构能力;
  2. 深入理解 AI Agent 核心架构原理,熟悉智能体的关键设计模式——包括 Tool/Skill 注册与编排、多轮对话状态管理、意图识别与任务规划(Plan & Execute / ReAct)、工具调用(Function Calling)与结果解析等,有 Agent 框架或智能体系统的实际研发经验;
  3. 熟练掌握 RAG(检索增强生成)技术栈,包括向量数据库(如Milvus、Weaviate)、Embedding模型选型与调优、混合检索策略(稀疏+稠密)、RAG-Fusion / Query Rewrite 等进阶优化手段,有 RAG 应用落地实战经验;
  4. 熟练掌握 Prompt 工程核心方法论,包括指令设计、思维链(CoT)与思维树(ToT)、Few-shot / Zero-shot 策略、Prompt 安全与防注入等,能系统性设计高质量 Prompt 以驱动 Agent 的多场景任务执行;
  5. 熟练掌握Redis、Kafka/RocketMQ等常用缓存与消息中间件,具备高并发、高吞吐场景下的性能优化实战经验;
  6. 具备丰富的分布式系统设计与开发经验,深刻理解高可靠、高并发、高吞吐系统的设计原则,有大规模微服务架构实践经验;
  7. 熟悉大数据生态技术(如Hive、Spark、Flink、ClickHouse等),理解数据查询、数据开发、数据运维等典型数据工作流程;
  8. 计算机相关专业本科及以上学历,具备3年以上后端或大数据平台开发经验,且至少1年以上 AI Agent / 大模型应用开发经验。 核心素质:
  9. 具备深厚的 Agent 系统思维,能从"模型能力边界 + 工具能力边界 + 用户意图"三者协同的角度设计 Agent 架构,理解 LLM 的不确定性本质并在工程层面建立鲁棒的容错与兜底机制,而非简单依赖模型"猜对";
  10. 对技术有热情,对代码质量、系统设计和开发规范有极高的自我要求,追求工程卓越;同时对大模型技术演进保持敏锐嗅觉,能快速跟进前沿进展(如新模型能力、新 Agent 设计模式、新 Tool 协议等)并评估落地价值;
  11. 出色的逻辑思维能力与复杂系统拆解能力,能将模糊的业务诉求拆解为清晰的 Agent 任务链路(意图→规划→工具选型→执行→结果聚合→输出),善于应对"大模型不确定性 + 业务复杂度"的双重挑战;
  12. 善于沟通,具备良好的团队协作精神,能推动跨团队(数据平台、算法团队、产品团队)项目合作,快速落地 Agent 能力;具备产品思维,能站在用户视角理解数据从业者痛点,将业务需求转化为精准的 Agent 能力设计与工程实现。 加分项:
  13. 有 AI Agent / 智能体相关项目实践经验,包括但不限于:Agent框架设计(工具编排、任务规划、多轮对话管理)、Prompt工程、RAG应用开发、大模型微调、Multi-Agent协作等,熟悉主流大模型应用框架(如LangChain/LangGraph、Spring AI、Semantic Kernel等);
  14. 有大模型推理服务工程化落地经验,熟悉模型部署、推理优化(如vLLM、TensorRT-LLM等)、Token流式输出、模型网关与路由等关键技术;
  15. 有开源社区贡献经验,或对相关开源项目(如Flink、ClickHouse、LangChain等)有深入研究。

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