小红书(xiaohongshu)招聘Agent infra/平台工程师
招聘职位:
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岗位职责:
参与公司级 Agent 工程平台的架构设计,负责核心功能研发,建设统一、开放、可扩展的 Agent 技术底座,覆盖 Agent Harness 与 Runtime、任务编排、安全执行环境、工具与上下文体系、应用发布及运行诊断,支撑不同业务 Agent 的标准化构建、托管运行、治理和持续优化
工作职责
1.建设 Agent Harness 与 Runtime,支持模型交互、任务规划、工具调用、状态维护、结果校验和错误恢复;完善同步、异步、流式及长时间任务的超时、取消、重试、幂等、检查点、暂停恢复和人工介入机制。
2.建设统一的 Agent 能力接入与上下文体系,覆盖 Tool / Function Calling、MCP、Skills、模型服务、知识库和业务系统连接;完善工具注册、发现、版本、鉴权和调用治理,以及 Session、Context 和 Memory 的基础抽象。
3.负责 Agent 平台架构和核心模块研发,支持多租户、应用生命周期、版本发布、弹性伸缩、身份权限和资源配额等能力。
4.建设 Multi-Agent编排能力,支持 Subagent 委派、并行执行、Agent 间通信、共享状态与产物、权限与预算控制,以及故障处理和终止条件。
5.建设安全、可扩展的 Agent 执行环境,支持代码、浏览器和远程任务执行,完善 Sandbox、环境与镜像、文件与产物、网络访问、凭证管理、权限控制和多租户资源隔离。
6.与模型和推理平台协同优化多模型路由、降级容错、并发与流式策略;通过稳定前缀、缓存感知路由和会话亲和,为 Prefix / KV Cache 复用创造条件,持续改善端到端延迟、吞吐、Token 与资源成本。
7.完善 Agent 可观测和效果优化闭环,建设 Trace、日志、指标、任务回放和故障诊断能力;基于真实任务、用户反馈和评测结果,优化上下文、工具选择、模型路由、重试和结果校验策略,并为评测平台提供标准化运行数据和回放接口。
任职要求:
任职要求
1.本科及以上学历,计算机或相关专业优先;具备同等工程能力和项目经验者不受专业限制。
2.熟练掌握 Java、Go、Python、Rust 或 C++ 中至少一门语言,并具备深入的工程实践经验、良好的代码质量意识和系统抽象能力。
3.有后端、平台或基础设施系统的研发和线上运行经验,能够完成从需求分析、架构设计、核心编码到发布运维的完整交付。
4.具备扎实的计算机和分布式系统基础,熟悉以下至少两个方向:高并发服务与分布式任务、Kubernetes 与容器技术、工作流与任务调度、数据库与消息系统、Sandbox 与虚拟化、可观测与稳定性工程。
5.理解 Agent Loop、Tool Use、Context Engineering、Workflow、Memory、MCP、Multi-Agent 等基本机制,并在 Agent Runtime、工具平台、上下文管理、任务编排或执行环境中的至少一个方向有实际工程经验。
6.具备良好的生产系统判断力,能够在可靠性、安全性、性能、成本和开发者体验之间进行合理取舍,并将复杂基础设施抽象为清晰、稳定的接口。
7.自驱力和责任心强,能够处理开放性问题,并与算法、产品、基础架构和业务团队共同推进复杂项目落地。
加分项
1.参与过 Managed Agent、Agent Builder、Agent Runtime、Agent Framework、Multi-Agent 平台或 AI Coding Agent 的核心研发。
2.有代码执行平台、Browser / Computer Use、Sandbox、远程开发环境、CI/CD、容器运行时、MicroVM 或安全隔离系统研发经验。
3.熟悉 vLLM、SGLang 等推理服务的请求调度、Continuous Batching、Prefix / KV Cache、TTFT、TPOT 和吞吐特性,有模型路由、缓存感知编排或端到端性能优化经验。
4.有多模型网关、流量调度、容量管理、Token Budget、成本归因或弹性资源治理经验。
5.有 Agent Trace、任务回放、线上实验、质量归因、评测反馈接入或复杂故障诊断经验。
6.熟悉 OpenAI Agents SDK、Google ADK、Claude Agent SDK、LangGraph、AgentScope 等 Agent SDK / Framework。
参与公司级 Agent 工程平台的架构设计,负责核心功能研发,建设统一、开放、可扩展的 Agent 技术底座,覆盖 Agent Harness 与 Runtime、任务编排、安全执行环境、工具与上下文体系、应用发布及运行诊断,支撑不同业务 Agent 的标准化构建、托管运行、治理和持续优化
工作职责
1.建设 Agent Harness 与 Runtime,支持模型交互、任务规划、工具调用、状态维护、结果校验和错误恢复;完善同步、异步、流式及长时间任务的超时、取消、重试、幂等、检查点、暂停恢复和人工介入机制。
2.建设统一的 Agent 能力接入与上下文体系,覆盖 Tool / Function Calling、MCP、Skills、模型服务、知识库和业务系统连接;完善工具注册、发现、版本、鉴权和调用治理,以及 Session、Context 和 Memory 的基础抽象。
3.负责 Agent 平台架构和核心模块研发,支持多租户、应用生命周期、版本发布、弹性伸缩、身份权限和资源配额等能力。
4.建设 Multi-Agent编排能力,支持 Subagent 委派、并行执行、Agent 间通信、共享状态与产物、权限与预算控制,以及故障处理和终止条件。
5.建设安全、可扩展的 Agent 执行环境,支持代码、浏览器和远程任务执行,完善 Sandbox、环境与镜像、文件与产物、网络访问、凭证管理、权限控制和多租户资源隔离。
6.与模型和推理平台协同优化多模型路由、降级容错、并发与流式策略;通过稳定前缀、缓存感知路由和会话亲和,为 Prefix / KV Cache 复用创造条件,持续改善端到端延迟、吞吐、Token 与资源成本。
7.完善 Agent 可观测和效果优化闭环,建设 Trace、日志、指标、任务回放和故障诊断能力;基于真实任务、用户反馈和评测结果,优化上下文、工具选择、模型路由、重试和结果校验策略,并为评测平台提供标准化运行数据和回放接口。
任职要求:
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1.本科及以上学历,计算机或相关专业优先;具备同等工程能力和项目经验者不受专业限制。
2.熟练掌握 Java、Go、Python、Rust 或 C++ 中至少一门语言,并具备深入的工程实践经验、良好的代码质量意识和系统抽象能力。
3.有后端、平台或基础设施系统的研发和线上运行经验,能够完成从需求分析、架构设计、核心编码到发布运维的完整交付。
4.具备扎实的计算机和分布式系统基础,熟悉以下至少两个方向:高并发服务与分布式任务、Kubernetes 与容器技术、工作流与任务调度、数据库与消息系统、Sandbox 与虚拟化、可观测与稳定性工程。
5.理解 Agent Loop、Tool Use、Context Engineering、Workflow、Memory、MCP、Multi-Agent 等基本机制,并在 Agent Runtime、工具平台、上下文管理、任务编排或执行环境中的至少一个方向有实际工程经验。
6.具备良好的生产系统判断力,能够在可靠性、安全性、性能、成本和开发者体验之间进行合理取舍,并将复杂基础设施抽象为清晰、稳定的接口。
7.自驱力和责任心强,能够处理开放性问题,并与算法、产品、基础架构和业务团队共同推进复杂项目落地。
加分项
1.参与过 Managed Agent、Agent Builder、Agent Runtime、Agent Framework、Multi-Agent 平台或 AI Coding Agent 的核心研发。
2.有代码执行平台、Browser / Computer Use、Sandbox、远程开发环境、CI/CD、容器运行时、MicroVM 或安全隔离系统研发经验。
3.熟悉 vLLM、SGLang 等推理服务的请求调度、Continuous Batching、Prefix / KV Cache、TTFT、TPOT 和吞吐特性,有模型路由、缓存感知编排或端到端性能优化经验。
4.有多模型网关、流量调度、容量管理、Token Budget、成本归因或弹性资源治理经验。
5.有 Agent Trace、任务回放、线上实验、质量归因、评测反馈接入或复杂故障诊断经验。
6.熟悉 OpenAI Agents SDK、Google ADK、Claude Agent SDK、LangGraph、AgentScope 等 Agent SDK / Framework。
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