岗位描述
岗位描述：参与 Kimi Code 核心功能与工程架构建设，构建面向真实代码仓库、真实工具链和真实开发流程的 Coding Agent 系统。负责设计和优化 Coding Agent 执行循环，包括任务拆解、工具调用、结果观察、错误恢复、长任务续跑和最终验证；建设面向真实代码仓库的工具系统，涵盖文件编辑、命令执行、代码搜索、测试运行、Git 工作流、沙箱与远程执行等能力；研究代码仓库级别的上下文工程，包括代码检索、文件选择、上下文压缩、历史轨迹管理、任务状态维护和长期记忆；基于真实用户任务和 Agent trace 构建失败样本、评测集和分析工具，定位失败原因并推动改进；并与模型团队协作，从 Agent 侧探索模型能力边界，推动模型与系统共同进化。 岗位要求：具备扎实的软件工程能力，熟悉 TypeScript、Python、Go、Rust 等至少一种语言，并能快速掌握新技术栈；是 AI 编程工具的高强度用户，能够清晰分析不同工具在上下文、工具调用、任务规划、编辑体验、失败恢复等方面的差异；理解 LLM Agent 的基本机制，包括 Agent Loop、Tool Use、Context Engineering、Planning、Memory、Prompt Engineering、MCP、Subagent、Multi-agent、Evaluation、Observability 等；具备较强自驱力，能够主动发现、拆解并推动解决问题。加分项包括：拥有自己的开源项目或深度参与开源项目；做过 CLI、IDE 插件、开发者工具、代码分析、沙箱、远程执行、插件系统等项目；有 Agent、LLM 应用、Evaluation、Benchmark、Observability、Trace Analysis 相关经验；对主流 AI 编程工具有深入使用和批判性理解；具备较强产品 sense 和实验品味，能够从用户反馈、Agent trace 和评测结果中发现问题并验证改进；拥有高含金量比赛奖项、论文、研究项目或其他技术深度成果；英文阅读与沟通能力良好，能持续跟进海外技术社区和前沿项目。我们也欢迎真正热爱 AI 编程工具、关注架构、平台、复杂系统和工程质量，或擅长分析 trace、拆解 prompt、研究 workflow 和评测方法的人加入。