Staff Back-end Engineer (NCA and TW Ads)
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What you'll do
- 自主搭建并运维AI智能体平台, GenAI video creative, Ranking Algo RSI, AI Native SDLC
- GenAI video creative 系统. 全自动的视频广告创意生成流水线
- AIOps 系统：我们的AI 智能故障定位和诊断系统
- Ranking algo RSI系统: 自动化的算法改进假设生成, 方案设计, 实验和上线流水线
- AI Native SDLC: AI native 的软件开发生命周期管理, 从需求概念到线上发布的软件开发全流程自动化.
What they're looking for
- 有扎实的技术理论基础, 计算机, 数学,物理, 电子等专业优先.
- 对新技术有好奇心, 有非常强的学习能力.做事思维缜密, 考虑周全, 有独立解决问题并拿到业务结果的能力.
- 有扎实的后端分布式服务的开发理论和实践经验.
- 熟练掌握 Java/Python，具备大规模分布式系统设计与上线经验；理解异步、并发、幂等、限流等工程基础，对代码质量与系统可维护性有较高要求。
- 熟悉大模型的原理和最新技术, 包括模型网络结构, 注意力机制, MoE等模块的理论和实践
- 熟悉大模型的serving原理和技术.
- 主导基于 LLM/多模态模型的 Multi-Agent 系统架构设计与核心开发，涵盖长周期托管型 Agent、沙箱执行环境分层上下文管理、持久化存储及 Function Calling 编排等核心工程问题。
- 具备复杂 Agent/RAG 系统从方案设计到线上落地的端到端交付经验。
- 熟悉 Memory、Long Context、Planning、Tool Use 等前沿方向，能快速完成论文到工程的转化落地。
- 熟悉一种以上AI开发框架 包括 LangChain/LangGraph/Deerflow/Claude Code/Hermes 等主流 Agent 框架，具备高并发、高可用的后端架构设计能力。
- 良好的工程架构基本功, 对常见的设计模式有深入的理解, 有一定的开源框架源码能力
Nice to have
- 熟悉self-harness的最新方向的实现方法, 有落地经验优先.
Summarised by NextRaise from the employer’s description, which follows in full below.
Full description from employer
Company Introduction
Coupang是全球规模最大、增长速度最快的电商平台之一。我们的使命，是打造一个让顾客不禁发问： “ 过去没有Coupang，我是怎么生活的？ ” 的世界。我们正在寻找充满热忱的技术建设者与算法专家，来解决全球化规模下的复杂难题。Coupang的技术与商业创新，已获得《麻省理工科技评论》与《福布斯》的认可。
Coupang是一家全球化企业，在北京、洛杉矶、西雅图、首尔、上海以及硅谷均设有办公室。
Role Overview
NCA & TW Ads 广告团队负责Coupang 新用户获取广告, TW 站点广告和其他新型广告产品的开发. 团队拥有全栈的开发运维能力。
What You Will Do
除传统规划业务之外，团队自主搭建并运维AI智能体平台, GenAI video creative, Ranking Algo RSI, AI Native SDLC,：
GenAI video creative 系统. 全自动的视频广告创意生成流水线
AIOps 系统：我们的AI 智能故障定位和诊断系统
Ranking algo RSI系统: 自动化的算法改进假设生成, 方案设计, 实验和上线流水线
AI Native SDLC: AI native 的软件开发生命周期管理, 从需求概念到线上发布的软件开发全流程自动化.
Basic Qualifications
•有扎实的技术理论基础, 计算机, 数学,物理, 电子等专业优先.
•对新技术有好奇心, 有非常强的学习能力.做事思维缜密, 考虑周全, 有独立解决问题并拿到业务结果的能力.
后端技术方面:
•有扎实的后端分布式服务的开发理论和实践经验. 熟练掌握 •Java/Python，具备大规模分布式系统设计与上线经验；理解异步、并发、幂等、限流等工程基础，对代码质量与系统可维护性有较高要求。
大模型技术方面:
• 熟悉大模型的原理和最新技术, 包括模型网络结构, 注意力机制, MoE等模块的理论和实践
• 熟悉大模型的serving原理和技术.
• 熟悉self-harness的最新方向的实现方法, 有落地经验优先.
• 主导基于 LLM/多模态模型的 Multi-Agent 系统架构设计与核心开发，涵盖长周期托管型 Agent、沙箱执行环境分层上下文管理、持久化存储及 Function Calling 编排等核心工程问题。
• 具备复杂 Agent/RAG 系统从方案设计到线上落地的端到端交付经验。
• 熟悉 Memory、Long Context、Planning、Tool Use 等前沿方向，能快速完成论文到工程的转化落地。
• 熟悉一种以上AI开发框架 包括 LangChain/LangGraph/Deerflow/Claude Code/Hermes 等主流 Agent 框架，具备高并发、高可用的后端架构设计能力。
• 良好的工程架构基本功, 对常见的设计模式有深入的理解, 有一定的开源框架源码能力
Company
Company facts come from this company's own listings. We only show what the postings themselves carry.