工作地点：杭州岗位职责1. 负责基于自研技术栈构建高可用的 AI Agent，设计多智能体协作逻辑及自省机制。2. 参与构建高性能检索增强生成RAG系统，优化向量数据库检索、重排序及长文本上下文管理。3. 将 LLM 能力解构并集成至复杂的业务系统中，通过提示词工程与逻辑调优提升系统输出的稳定性与准确率。4. 负责核心模块的代码编写与系统重构，应用微服务架构保障系统在高并发场景下的高性能与低延迟。5. 与产品经理、算法工程师深度配合，将前沿 AI 技术转化为可规模化的产品功能。6. 持续追踪 OpenAI、Anthropic、Huggingface 等社区的最新动态，参与技术选型与原型验证。任职要求1. 熟练掌握 Python / Go / Java 中的至少一门（熟悉Java 优先），对数据结构、算法、计算机网络有深刻理解，具备良好的编码规范。2. 熟悉大语言模型的基本原理，了解 RAG、Function Calling、MCP等核心概念，有实际的 LangChain 或相关框架使用经验。3. 具备基本的分布式系统知识，了解 MySQL/Redis 等常用数据库，对高并发和系统可用性有初步认知。4. 面对日新月异的 AI 领域，具备卓越的文献/文档阅读能力和快速上手新技术的能力。5. 逻辑清晰，能够准确表达技术方案，享受团队合作解决难题的过程。加分项1. 有完整的 AI Agent、对话式AI、多模态AI应用开发落地经验。2. 在 GitHub 上参与过知名 AI 开源项目或有高星个人项目。3. 在 ACM、蓝桥杯或主流 AI Hackathon/大模型创新大赛中获得过奖项。4. 熟悉向量数据库底层原理，或对模型微调有实践经验。📥 投递方式（重要提示！）👉 访问并直接投递：https://app.mokahr.com/campus-recruitment/tuya/147434?sourceToken=c722929049ba879b8e0d4bf8bc4e1769#/job/6530d6a9-a4e7-4419-a955-deab73bf5dfe📌 ⚠️ 请务必在简历中填写内推码：NTAByWa，后续可私信我查询你的投递记录、面试进度及反馈结果，我看到都会回复的✅ 填写内推码可优先筛选、快速进入面试流程！⏳ 招聘流程📅 网申截止：2026年6月30日🤖 AI初筛 → 面试邀请 → 线上面试 → Offer发放 → 入职

1. 请做一个简短的自我介绍2. 请举例说明在 C++ 多线程开发中，如何安全地管理共享资源** 核心原则是： 优先减少共享（消息传递/线程本地存储） 必须共享时明确同步原语（mutex/rwlock/atomic） 使用 RAII 管理锁，避免异常路径泄漏 控制锁粒度，规避死锁（固定加锁顺序） 典型例子：多线程写日志队列，生产者并发入队，消费者单线程落盘。代码： #include <queue> #include <mutex> #include <condition_variable> #include <thread> #include &...

RAG 流程微调的知识点rag 相比微调有哪些优势Python 异步如何进行lora 和 sft 微调的区别有没有用过 coze 和 dify如何使用 coze有哪些方式缓解大模型幻觉后面是 hr 对我进行巨量的人生关怀比如大学期间的成就 个人职业选择 等等软知识我个人认为大大超过了知识点的提问。我回答起来也比较吃力，有人能告诉我怎么培养这种软实力吗？

自我介绍为什么选择测试开发，对于岗位的理解和未来发展方向实习经历具体介绍开发的工具有部署在客户端或者产品上么，或者有开发过相应的 SDK 么有参加过 HiveSQL 或者公共工具的部署么个人博客中的主要内容有哪些有在 AI 方面有相关的研究方向么对于 AI 的应用有什么认识么，AI 对于测试业务有什么帮助么有过实际应用的经验么数据有校验么反问环节：部门情况：研发保障部，软件测试技术科，定位和运动健康业务面试建议：Python 开发相关能力，前端，客户端，云服务AI 应用及理解