服务端开发工程师（资深）
岗位摘要
负责大模型研究平台或相关系统的设计与研发，将研究需求抽象为高效、可靠、可复用的平台能力；深入研究员工作场景，主动识别问题并推动解决方案从定义到落地；建设研究员使用的工具与工作台，降低复杂流程使用门槛，提升研究效率
岗位职责
- 负责大模型研究平台或相关系统的设计与研发，将研究需求抽象为高效、可靠、可复用的平台能力
- 深入研究员工作场景，主动识别问题并推动解决方案从定义到落地
- 建设研究员使用的工具与工作台，降低复杂流程使用门槛，提升研究效率
- 负责核心系统架构设计与开发，提升平台的稳定性、扩展性、可观测性和运行效率
- 推动研究流程的工程化与自动化，缩短研究想法从提出到迭代的周期
- 与研究员、训练及基础设施团队协作，定位并解决影响效率的关键问题
- 面向大模型训练、数据生产与评测，建设统一的Agent接入与运行框架
- 设计与建设公共SDK，为不同平台提供稳定易用的接入接口
- 负责DeepSeek API服务的全链路研发，打造高可靠、低延迟的大模型API服务
- 建设API调用链路的可观测与告警体系，提升异常发现和问题定位效率
任职要求
- 具备出色的编程能力、系统设计能力和技术判断力，能独立负责重要系统的设计与落地
- 在大规模分布式系统、数据平台、任务调度系统等方向有扎实积累
- 熟练掌握至少一种通用编程语言（Python/Rust/Go/C++等），深入理解分布式系统、存储与服务架构
- 具备良好的抽象能力、Owner意识和跨团队协作能力，能在快速变化中推动复杂问题落地
- 对技术有持续热情与好奇心，乐于探索新技术并转化为实际成果
- 熟练使用AI Agent工具进行软件开发，能批判性评估Agent产出并及时介入
- 有开发或维护可复用库、框架、SDK或公共接口的经验，理解接口设计与版本演进
- 对代码质量和正确性要求高，习惯用测试和数据验证方案
- 熟悉Linux、容器与Kubernetes，有基础设施建设或生产运维经验
- 了解高并发、分布式系统基本概念，对数据库、缓存、消息队列等有落地经验
加分项
- 参与过 LLM 训练、Post
- Training、Benchmark/Eval、Agent 研发或模型研发平台建设
- 实际参与过模型训练，具备数据挖掘、数据处理及模型评测经验
- 深入理解主流 AI 工具链或开源项目，有相关实践或开源贡献
- Agent 框架组件方向
- 有 Agent 框架、模型 API、工具调用、MCP 或多 Agent 系统经验
- 有 RPC 框架、网络库、编译器、搜索推荐框架等基础软件开发经验
- 熟悉异步并发、分布式系统、容器与沙箱、状态持久化或故障恢复
- 熟悉 tokenizer、模型消息格式、大模型训练、强化学习或评测链路
- 有高质量开源项目或大型开源基础组件贡献
- 研发效率基建方向
- 参与过大模型研究平台、训练平台或相关研发基础设施的建设
- 有大规模数据管理、跨集群数据流转或数据基础设施相关经验
- 有平台能力从零到一建设，或推动多个团队统一技术方案的经验
- 有 Agent 在运维自动化、故障诊断或 RCA 场景中的实践经验
- 对 AI Native 平台建设有自己的思考，能将已有的平台工程经验应用于 Agent、LLM 与模型训练场景
- DeepSeek API 方向
- 有过大型高可用、高并发业务系统的开发经验
- 在大型开源软件中有深度贡献，或有优秀个人开源项目
- 了解大模型基本原理，对大模型推理细节感兴趣
- 线上服务方向
- 有过大型复杂业务系统的开发经验
- 数据工程方向
- 参与过 C 端业务数仓落地项目
- 深入理解训练研究需求，具备大规模模型训练数据治理经验
- 对任一主流 OLAP 引擎底层执行模型有了解、对底层分布式系统架构（存储、计算原理）有深刻理解
- 熟悉或关注 DuckDB / RisingWave / DataFusion 等现代大数据生态
福利待遇
- 薪资范围50-80K，16薪
- 招聘规模约150人，工作地点以北京为主，部分岗位可选择杭州
- 欢迎应届毕业生及两年以内经验者，资深工程师为招聘重点
- 提供参与前沿大模型研究工程基建的机会，与顶尖研究员紧密协作
- 长期主义的大规模投入，技术成果可直接获得研究一线反馈
工作地址
北京海淀区北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司C座5楼