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Company: Qualcomm China Job Area:Engineering Group, Engineering Group Software Engineering General Summary: Role Summary We are seeking a AI solution Software Engineer focused on end-to-end latency optimization across heterogeneous compute IPs (GPU, NPU, ISP, CPU). You
Location:CN-Shenzhen-HyQ Shift:Standard - 40 Hours (China) Scheduled Weekly Hours:40 Worker Type:Permanent Job Summary:The London Metal Exchange (LME), building an AI-powered vulnerability triage platform to transform how we identify, prioritise and track remediation of security vulnerabilities across
我们正在寻找一位 全栈工程师，参与核心 AI Agent 产品从架构设计、能力建设到生产落地的完整过程。你将参与 Web 产品、API 服务、Agent 编排系统、后台任务系统、数据层和部署流程等多个环节，和团队一起构建面向真实生产环境的 AI Agent 产品。 你将深度参与 AI Agent 系统的工程化建设，包括 Agent Loop、工具调用、任务编排、多步骤执行、上下文管理、模型路由、异步任务处理、结果持久化、错误恢复、日志追踪与系统可观测性等关键模块。这个岗位不是简单调用大模型 API，而是需要将 LLM 能力、业务流程、前后端系统和用户体验结合起来，构建可稳定运行、可持续扩展的生产级 Agent 产品。 在这个角色中，你需要理解 Agent 如何接收用户目标、拆解任务、选择工具、执行动作、处理中间状态、根据反馈继续推理，并最终产出可靠结果。你也需要关注 Agent 执行过程中的实际工程问题，例如任务超时、工具失败、重试策略、状态一致性、成本控制、并发执行、队列调度、数据追踪以及生成结果的可复现性。 你会和产品、设计、前端、后端和基础设施团队紧密协作，把 AI 能力落到真实的产品体验中。我们希望你既能理解前端产品形态和用户交互，也能深入后端服务、数据模型、任务队列和 Agent 编排系统，帮助团队搭建长期可维护、可扩展、可观测的 AI Agent 工程体系。
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About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
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SUN-测试工程师（性能/压测） 广州 技术类 职位描述 1. 压测方案设计与负责：负责服务端压测方案设计、测试用例编写、阈值定义与结果分析(此前无正职负责,外包仅执行、不设计与分析)；2. 全场景压力测试：覆盖长跑稳定性、高负载并发、边界条件、资源上限、异常恢复等场景，精准定位内存泄漏、句柄泄漏、CPU/连接数瓶颈、慢请求及雪崩临界点；3. 性能问题闭环推进：与服务器程序以及其它上下游同学的紧密合作，输出现象+数据+初步根因定位，推动性能问题高效修复与验证闭环；4. 弱网与网络鲁棒性验证：搭建/使用弱网环境，验证丢包、延迟、抖动、断线重连等场景下的服务端表现与恢复能力；5. 安全 / 反外挂共担：与团队共担安全测试与反外挂相关验证；6. 外包管理：制定压测执行规范、数据采集标准与交付模板，指导外包完成执行并Review结果质量。 职位要求 1. 本科及以上学历，3 年以上服务端/性能测试经验，有大型在线服务压测经验优先；2. 熟练掌握至少一种压测工具与脚本编写(JMeter / Locust / k6 / 自研框架等)，能独立设计场景、构造数据、定义通过阈值等；3. 熟悉 Linux 服务器环境，能独立使用监控与排查工具(top/htop、iostat、netstat、火焰图 perf/async-profiler 等)分析资源瓶颈；4. 熟悉常见服务端中间件与存储(MySQL / Redis / MQ 等)的资源特性，理解连接池、缓存、GC、锁对性能的影响；5. 熟悉网络协议(TCP/UDP/WebSocket/HTTP)，能构造弱网与异常网络条件进行测试；6. 了解服务端代码与日志，具备初步定位根因的能力,与开发高效协同；7.
我们正在寻找一位 全栈工程师，参与核心 AI Agent 产品从架构设计、能力建设到生产落地的完整过程。你将参与 Web 产品、API 服务、Agent 编排系统、后台任务系统、数据层和部署流程等多个环节，和团队一起构建面向真实生产环境的 AI Agent 产品。 你将深度参与 AI Agent 系统的工程化建设，包括 Agent Loop、工具调用、任务编排、多步骤执行、上下文管理、模型路由、异步任务处理、结果持久化、错误恢复、日志追踪与系统可观测性等关键模块。这个岗位不是简单调用大模型 API，而是需要将 LLM 能力、业务流程、前后端系统和用户体验结合起来，构建可稳定运行、可持续扩展的生产级 Agent 产品。 在这个角色中，你需要理解 Agent 如何接收用户目标、拆解任务、选择工具、执行动作、处理中间状态、根据反馈继续推理，并最终产出可靠结果。你也需要关注 Agent 执行过程中的实际工程问题，例如任务超时、工具失败、重试策略、状态一致性、成本控制、并发执行、队列调度、数据追踪以及生成结果的可复现性。 你会和产品、设计、前端、后端和基础设施团队紧密协作，把 AI 能力落到真实的产品体验中。我们希望你既能理解前端产品形态和用户交互，也能深入后端服务、数据模型、任务队列和 Agent 编排系统，帮助团队搭建长期可维护、可扩展、可观测的 AI Agent 工程体系。