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Job Description

你做什么 与海外客户和渠道伙伴深度协作,让 Kimi 模型在真实业务场景中释放全部能力。你写代码、调模型、解决真问题。

核心职责

  • 嵌入式交付:深度参与客户项目,从 POC 到生产环境全栈交付 Kimi 部署方案(推理优化、高可用架构、可观测运维)
  • 模型后训练:基于客户领域数据执行 SFT、DPO、RLHF,让模型真正懂业务语言
  • 渠道技术赋能:为合作伙伴提供部署工具包、技术培训与原厂支持,确保渠道交付方案完整呈现 Kimi 的核心模型能力
  • 售前技术验证:配合销售做可行性验证,向客户技术决策层清晰传递 Kimi 的技术差异化价值

我们希望你

  • 3 年以上工程经验,Python/Go 生产级代码能力,熟悉 K8s、Docker、Helm
  • 做过 LLM 部署和优化(vLLM/TensorRT-LLM/SGLang),懂量化、并行、动态批处理
  • 有模型后训练实战经验(SFT/DPO/RLHF 至少一项落地过),能独立完成数据清洗到效果评估
  • 必须项:英语课作为工作语言,能和客户工程师深入讨论架构设计,也能向高管讲清楚业务价值
  • 接受一定频度的差旅,享受在复杂客户现场快速推进的快感

加分项

  • 有 AI 平台或数据平台的客户工程/嵌入式交付经验
  • 熟悉 RAG、Agent 框架、LLMOps 全链路
  • 了解 GDPR/SOC2 等海外合规要求

这个岗位不一样在哪

  • 你定义标准:渠道伙伴怎么部署 Kimi、客户怎么用好模型——这些最佳实践由你建立
  • 技术话语权:直接参与客户最核心的 AI 架构决策,你的技术判断直接影响客户是否选择 Kimi
  • 产品反哺通道:你在客户现场发现的每一个真实需求,直接反馈给核心产研团队,你的代码和洞察会进主版本
  • 复合型成长:同时掌握模型训练、系统部署、客户沟通三种稀缺能力——这是 AI 时代最硬核的工程师路径

如果你厌倦了"写完代码丢给别人"的流程,这里适合你。

About Moonshot

First seen: May 6, 2026
Last updated: August 10, 2026