锦鲤求职岗位描述
关于我们
我们致力于构建新一代大模型系统基础设施，让大模型不仅能“对话”，而是能够在真实业务和自动驾驶研发场景中稳定运行、可控执行并持续进化。
本方向聚焦云端 LLM Agent 系统、工具调用、工作流编排、多 Agent 协同和生产级 Agent Infra，强调工程能力、系统设计能力和面向真实业务场景的稳定落地能力。
岗位职责
作为 Cloud LLM Agent 系统研发工程师，你将参与构建面向真实业务场景的云端 Agent 基础设施，主要工作包括：
参与构建云端 LLM Agent 系统，包括工具调用、任务执行、工作流编排和多 Agent 协同能力。
设计和实现 Agent 执行框架，包括状态管理、任务调度、上下文管理、记忆机制和执行恢复。
对接内部系统、研发工具链和数据平台，建设自动化任务执行能力。
优化 Agent 系统的稳定性、延迟、成本和可观测性，支持生产环境持续运行。
建设 Agent 评测、回归测试、badcase 分析和效果迭代体系。
与模型训练和端侧部署团队协作，推动 Agent 场景下的模型能力优化和工程闭环。
任职要求
计算机相关专业本科及以上学历
扎实的计算机基础，包括数据结构、操作系统、网络、分布式系统等。
熟悉至少一种编程语言（Python / Go / Java / C++）。
对大模型、Agent 系统或 AI 应用工程有基本了解或强兴趣。
具备良好的工程动手能力、问题定位能力和系统设计意识。
能阅读英文技术文档。
加分项（非必须）
有 LLM Agent、RAG、工具调用、工作流引擎或自动化系统项目经验。
熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、OpenAI / Anthropic / LiteLLM 等相关框架或 API。
熟悉 Kubernetes / Docker / Linux 环境，有服务端系统开发经验。
有异步任务调度、状态机、消息队列、事件系统或分布式系统经验。
有模型评测、prompt engineering、上下文压缩、记忆系统或 Agent 安全控制经验。
有开源项目或工程实践经验。
我们提供的成长机会：
深度参与生产级 Cloud LLM Agent 系统从框架设计、工具接入到线上运行的完整工程链路。
接触真实业务和自动驾驶研发场景中的 Agent 落地问题。
建立大模型应用系统在稳定性、可观测性、成本和效果迭代上的系统化经验。
与训练、部署和业务团队协作，理解 AI Agent 从 demo 到 production 的关键工程挑战。