主分类：Agent系统开发
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job_title": "Agent后端开发实习生-【MyFlicker】",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司，业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"degree": "计算机及相关专业本科及以上学历",
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"responsibilities": "Agent后端开发实习生-【MyFlicker】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D15110\n发布时间：2026-08-19\n\n岗位职责\n负责MyFlicker-AI Agent基础服务的后端开发工作，主导智能路由网关、积分计费与结算、模型成本运营治理、云端Agent构建与托管等核心基础设施的设计与研发。打造支撑公司级 AI Agent 生态的高可用、高性能、可演进的 AI Agent 基础服务，持续提升模型调用效率与成本可控性；\n核心职责：\n1、Agent 基础服务设计与开发：设计并开发 AI Agent 基础服务，包括 Agent 管理系统（Agent 注册、版本、权限、生命周期管理）、智能路由网关（模型选型、负载均衡、Fallback 与灰度）、成本治理系统（Token 计量、配额管控、积分计费与账单）等核心模块，保障服务可扩展性与可维护性；\n2、AI 模型成本运营与治理：围绕公司级大模型调用场景，建立端到端的成本运营与治理体系——包括多维度 Token 计量与成本归因（按业务、团队、Agent、模型、场景拆分）、配额与预算管控、流量调度与降本策略（模型分级路由、Prompt Cache、上下文压缩、批量/异步化等）、高价值场景识别与 ROI 评估；主导积分计费、内部结算与对账系统建设；\n3、AI Agent 基础服务稳定性保障：负责 AI Agent 基础服务的全链路稳定性建设，针对 LLM 长连接、流式响应、长尾延迟、上游模型抖动等特性进行链路级优化与容错设计；建设多活容灾、限流降级、熔断重试、Fallback 路由、灰度发布等稳定性能力，保障核心链路在大规模并发与上游异常场景下的可用性；构建覆盖调用量、成功率、延迟分位、Token 消耗、错误分布、成本趋势等维度的可观测体系与告警机制，完善 SLO 定义、故障应急预案与复盘机制，持续提升系统 SLA 与线上稳定性水位。\n\n任职要求\n1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础（数据结构、算法、操作系统、网络）；\n2、熟悉后端主流技术栈（Java/Go/Python 至少精通一门）及常见微服务架构，熟悉 Spring Cloud、gRPC、Kafka、Redis、MySQL、ElasticSearch 等中间件的原理与使用；\n3、具备高并发、高可用系统的设计与落地能力，有大规模分布式系统、网关或中间件研发经验者优先；对技术有热情，学习能力强，沟通协作顺畅，能在跨团队场景中推动复杂项目落地。\n加分项：\n具备以下任一方向经验者优先：\n大模型智能路由、模型网关、LLM Gateway 相关设计与开发经验；\n计量计费、配额管理、积分/账单系统研发经验；\nAI Agent、RAG、MCP、Function Calling 等 LLM 应用工程化经验；\n高可用架构、稳定性保障、SRE、可观测性体系（Metrics/Tracing/Logging）建设经验。",
"requirements_text": "Agent后端开发实习生-【MyFlicker】\n\n基础信息\n招聘类型：实习\n职位类别：J0012\n工作地点：Beijing\n所属部门：D15110\n发布时间：2026-08-19\n\n岗位职责\n负责MyFlicker-AI Agent基础服务的后端开发工作，主导智能路由网关、积分计费与结算、模型成本运营治理、云端Agent构建与托管等核心基础设施的设计与研发。打造支撑公司级 AI Agent 生态的高可用、高性能、可演进的 AI Agent 基础服务，持续提升模型调用效率与成本可控性；\n核心职责：\n1、Agent 基础服务设计与开发：设计并开发 AI Agent 基础服务，包括 Agent 管理系统（Agent 注册、版本、权限、生命周期管理）、智能路由网关（模型选型、负载均衡、Fallback 与灰度）、成本治理系统（Token 计量、配额管控、积分计费与账单）等核心模块，保障服务可扩展性与可维护性；\n2、AI 模型成本运营与治理：围绕公司级大模型调用场景，建立端到端的成本运营与治理体系——包括多维度 Token 计量与成本归因（按业务、团队、Agent、模型、场景拆分）、配额与预算管控、流量调度与降本策略（模型分级路由、Prompt Cache、上下文压缩、批量/异步化等）、高价值场景识别与 ROI 评估；主导积分计费、内部结算与对账系统建设；\n3、AI Agent 基础服务稳定性保障：负责 AI Agent 基础服务的全链路稳定性建设，针对 LLM 长连接、流式响应、长尾延迟、上游模型抖动等特性进行链路级优化与容错设计；建设多活容灾、限流降级、熔断重试、Fallback 路由、灰度发布等稳定性能力，保障核心链路在大规模并发与上游异常场景下的可用性；构建覆盖调用量、成功率、延迟分位、Token 消耗、错误分布、成本趋势等维度的可观测体系与告警机制，完善 SLO 定义、故障应急预案与复盘机制，持续提升系统 SLA 与线上稳定性水位。\n\n任职要求\n1、计算机及相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础（数据结构、算法、操作系统、网络）；\n2、熟悉后端主流技术栈（Java/Go/Python 至少精通一门）及常见微服务架构，熟悉 Spring Cloud、gRPC、Kafka、Redis、MySQL、ElasticSearch 等中间件的原理与使用；\n3、具备高并发、高可用系统的设计与落地能力，有大规模分布式系统、网关或中间件研发经验者优先；对技术有热情，学习能力强，沟通协作顺畅，能在跨团队场景中推动复杂项目落地。\n加分项：\n具备以下任一方向经验者优先：\n大模型智能路由、模型网关、LLM Gateway 相关设计与开发经验；\n计量计费、配额管理、积分/账单系统研发经验；\nAI Agent、RAG、MCP、Function Calling 等 LLM 应用工程化经验；\n高可用架构、稳定性保障、SRE、可观测性体系（Metrics/Tracing/Logging）建设经验。",
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"智能体开发"
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