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1.Managed Agents 产品研发：负责 WorkBuddy Managed Agents 产品的全链路研发工作，覆盖 Agent 使用、编排、运行、治理、评测等核心能力，联动 WorkBuddy / CodeBuddy 构建企业托管智能体能力与产品； 2.企业架构设计与演进：参与企业专属部署架构的设计与演进，负责产品标准化、多产品融合、多租户隔离、模型服务接口与数据交互等方向的技术方案规划与评审，输出高质量设计文档，协调各团队推动落地，保证企业环境下的合规与隔离能力； 3.质量与性能治理：构建代码质量与线上质量监控体系，主导性能优化、稳定性治理与体验提升，持续优化推理效率与资源消耗，提高企业级产品的内建质量与可运维性； 4.业务赋能与工程 Harness 建设：支持公司内外部业务基于 Managed Agents 平台快速构建自己的 Agent 应用与工作流，沉淀 AI 编程范式（spec-driven / context engineering / harness）方法论与工具链；构建代码生成、测试、评测、发布的自动化 harness，把研发效能做成可复用的内部底座，让业务用 AI 高效驾驭大规模研发； 5.产品交付与流程标准化：推动企业版研发流程标准化，制定迭代计划并把控交付节奏，保证功能在多客户、多环境下按时高质量交付。
1.负责 UE5 项目在 PC（含 Steam）、PS5、iOS / Android 等平台的 SDK 接入，对接公司内部公共服务及外部平台、发行、渠道和第三方服务 SDK，建设统一接口与平台适配层； 2.按项目需求接入账号登录、支付内购、存档、成就奖杯、好友邀请、语音、数据埋点与崩溃监控等能力，协同服务端完成身份验证、订单校验及权益发放等流程联调； 3.负责 SDK 的版本升级、依赖管理与兼容性维护，处理初始化、异步回调、前后台切换、休眠唤醒及异常恢复，排查多 SDK 共存引起的冲突与稳定性问题； 4.负责多平台及渠道的构建配置、打包与自动化接入验证，协同测试、发行及 SDK 提供方落实权限与隐私合规要求，推进 Steam 发布审核、PS5 TRC 认证及移动端渠道上架相关技术工作。
1.主导设计与搭建游戏数值框架与养成体系，保证游戏核心循环与长期运营； 2.主导设计经济系统，资源产出与消耗模型，并建立数值监控体系，确保玩家长线游玩动力； 3.主导设计关卡奖励、日常任务、活跃奖励等收益投放，保证数值驱动的正反馈； 4.参与战斗的数值设计，对技能、道具等数值强度和养成系统进行数值框架设计； 5.支持商业化模块的设计与投放配置。
1.数据飞轮闭环搭建：负责混元大模型数据飞轮体系产品设计与落地，挖掘模型使用短板与业务痛点，搭建「使用-回流-迭代升级」的正向数据闭环； 2.数据驱动模型能力升级：基于用户Workflow及真实场景，联动算法、数据团队分析模型能力缺陷，针对性迭代数据飞轮规则与工具能力，不断反哺模型训练、微调与能力优化，持续提升混元大模型专业度与场景适配性； 3.产品全生命周期落地：独立完成需求调研、产品方案设计、数据复盘全流程，持续优化数据链路、Agent工具体验与数据飞轮机制，保障体系可持续迭代。
1.负责微信 AI 小微的客户端的业务功能开发及新方向探索； 2.负责微信跨平台开发基础设施的开发； 3.负责搭建质量监控平台，优化业务性能。
1.负责商业交易产研相关功能的策划，从产品概念提出、设计到推动实施； 2.以提升用户体验为目标，发现问题，并参与制定产品方向和功能规划； 3.能结合平台特性和数据，联动团队，提出创新性产品玩法，并进行迭代。
1.负责 WorkBuddy Harness 的整体效果与能力优化，协同内部团队，以用户真实任务表现为反馈，不断优化迭代 Harness 效果；岗位为研究和工程复合型，可以偏向其中一个方向，但需要对另一个方向有所了解，更倾向于两者兼顾； 2.独立解决问题，提出原创性想法，从 0 到 1 驱动研究探索；同时拥有扎实的工程落地能力，打通从想法提出到落地实现的完整链路； 3.可针对全新问题定义合理的评测与验证标准，搭建配套评测数据集；立足真实业务场景，保证智能体能力在现实环境下有效可用； 4.包括但不限于以下研究方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：研究 Harness 闭环自进化机制，自主迭代工具集、执行架构与多智能体协作范式，适配模型能力与业务场景演进；2）Context Engineering 方向：探索复杂场景下的上下文组织与编排，在模型窗口和 token efficiency 约束下引导模型聚焦关键信息，提升 Agent 任务表现；3）Multi‑Agent Coordination 方向：研究大规模分布式智能体协作，构建 Agent 集群化协作能力；4）Long‑term Memory 方向：研究 Agent 长期记忆、经验内化与自我迭代机制，形成稳定的行为模式与长期决策准则；5）Long‑Horizon 方向：研究长链路、稀疏反馈任务下的持续决策机制，降低长周期执行中的能力衰减； 5.包括但不限于以下工程方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：搭建 Agent 自进化 SDK 与平台，实现智能体自主迭代与持续能力升级；2）Context Engineering 方向：优化 Agent 上下文与提示工程，提升复杂场景下的适配能力与任务表现；3）Evaluation 方向：建设 Agent 多维度评测体系、数据集与基准，支撑 Agent 效果迭代和自进化。
1.规则制定与迭代：负责商户生命周期管理相关规则的制定与运营落地，覆盖准入、资质核验、行业类目、资料变更等环节，持续优化，并建立规则效果评估机制； 2.体验与指标运营：运营商户经营链路，围绕入驻转化率、时效、客诉率等核心指标，联动产品优化申请、审核、变更、服务等关键触点，持续优化商户体验； 3.自动化与运营效率：使用大模型等 AI 能力在商户审核和管理场景的落地应用，提升自动化率与运营效率； 4.数据与经营分析：搭建业务数据看板，输出经营分析，识别关键问题并驱动改进。
1.负责 WorkBuddy Harness 的整体效果与能力优化，协同内部团队，以用户真实任务表现为反馈，不断优化迭代 Harness 效果；岗位为研究和工程复合型，可以偏向其中一个方向，但需要对另一个方向有所了解，更倾向于两者兼顾； 2.独立解决问题，提出原创性想法，从 0 到 1 驱动研究探索；同时拥有扎实的工程落地能力，打通从想法提出到落地实现的完整链路； 3.可针对全新问题定义合理的评测与验证标准，搭建配套评测数据集；立足真实业务场景，保证智能体能力在现实环境下有效可用； 4.包括但不限于以下研究方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：研究 Harness 闭环自进化机制，自主迭代工具集、执行架构与多智能体协作范式，适配模型能力与业务场景演进；2）Context Engineering 方向：探索复杂场景下的上下文组织与编排，在模型窗口和 token efficiency 约束下引导模型聚焦关键信息，提升 Agent 任务表现；3）Multi‑Agent Coordination 方向：研究大规模分布式智能体协作，构建 Agent 集群化协作能力；4）Long‑term Memory 方向：研究 Agent 长期记忆、经验内化与自我迭代机制，形成稳定的行为模式与长期决策准则；5）Long‑Horizon 方向：研究长链路、稀疏反馈任务下的持续决策机制，降低长周期执行中的能力衰减； 5.包括但不限于以下工程方向：1）Harness Self‑Evolution 方向：搭建 Agent 自进化 SDK 与平台，实现智能体自主迭代与持续能力升级；2）Context Engineering 方向：优化 Agent 上下文与提示工程，提升复杂场景下的适配能力与任务表现；3）Evaluation 方向：建设 Agent 多维度评测体系、数据集与基准，支撑 Agent 效果迭代和自进化。
1.负责大模型训练/推理场景下的性能分析与优化，重点优化 NVIDIA GPU 及 国产芯片 的计算、显存、通信和调度瓶颈； 2.负责 CUDA / Triton / C++ 高性能算子开发与优化，包括 GEMM、Attention、MoE、KV Cache、通信融合等方向； 3.负责多卡、多机训练/推理性能调优，优化 NCCL、NVLink、NVSwitch、InfiniBand/RDMA 等通信链路； 4.负责基于 NVIDIA GPU 和 国产芯加速卡 的性能调优，提升 GPU 利用率、吞吐、延迟和显存效率； 5.负责 PyTorch、TensorRT-LLM、vLLM、SGLang、Megatron-LM 等框架下的大模型性能优化落地； 6.结合 Nsight Systems、Nsight Compute、CUDA Profiler 等工具进行性能分析，定位并解决性能瓶颈。