AI应用开发工程师（PC方向） 上海 全职 研发 - 软件&嵌入式 职位描述 1.Agent 系统设计与开发，基于大模型设计、实现智能 Agent，负责 Agent 的整体架构设计并落地到具体业务场景（PC软件、测试自动化等场景）。2.知识与数据集成，将知识库、业务数据接入 Agent 系统，设计数据清洗、索引构建和更新机制，保证 Agent 获取的信息准确、实时。3.性能优化与质量评估，建立 Agent 的自动化评测体系并持续迭代。针对不同任务场景进行模型、参数、Prompt、工具调用策略的优化，平衡效果与成本。4.跨团队协作与产品落地，与产品、运营、业务团队紧密协作，理解业务痛点，抽象出可复用的 Agent 能力模块。 职位要求 1.计算机、软件工程、自动化、人工智能等相关专业，本科及以上学历；2.具备扎实的计算机基础与工程能力，熟练掌握 Python（优先）或 TypeScript / JavaScript，具备良好的代码结构设计能力和编码规范意识；3.熟悉大模型相关基础概念与应用方式，包括但不限于：Prompt Engineering、Embedding 与向量检索、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Function Calling / Tool Calling等， 并至少完整参与过 1 个基于
大语言模型应用工程师 北京 全职 职位描述 1. 负责大语言模型（LLM）的应用开发、性能优化与落地实施，根据具体业务场景设计并实施高效、可落地的 AI 解决方案；2. 参与模型的微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、推理加速、评估监控及上线部署，提升模型在垂直领域中的表现力与稳定性；3. 开发基于大语言模型的创新产品研发，如智能问答系统、企业知识库、智能检索系统等落地应用；4. 跟进并研究模型技术前沿（如 LangChain、RAG、LoRA、MCP 等），与技术团队协同将原型技术转化为可规模化部署的应用。 职位要求 1. 学历与经验 - 计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历 - 至少 1 年以上大模型相关应用开发经验，有实际项目落地或开源贡献优先2. 技术能力 - 熟练使用 Python，具备良好的代码风格与开发习惯； - 熟悉主流深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow），理解 Transformer 等基础模型结构； - 熟悉大模型的微调手段（如 SFT、LoRA）及部署流程，了解模型量化、压缩和性能优化方法； -
java服务端开发 杭州 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 【岗位职责】主导核心系统的业务建模、架构迭代与性能优化，保障系统稳定性与可扩展性（以 Java 后端为主）。负责重点项目的技术方案设计与评审，承担核心代码开发、Code Review 与技术把关。从端到端视角识别并推动解决产品、技术、协作问题，持续提升交付效率（覆盖前后端与交互链路）。具备全栈能力，在关键场景下可独立完成前端开发与问题排查（基于 Vue / React），推动前后端协同与体验优化。建设并落地 AI Coding 研发实践（如需求拆解、上下文管理、代码生成、测试补全、质量门禁、复盘优化）。参与 Agent 应用开发，推进工具调用、工作流编排、记忆管理、评测与监控能力建设。【任职要求】3 年及以上 Java/Web 开发经验，Java 基础扎实，熟悉 JVM、并发编程、常见中间件与分布式系统设计。熟悉前端主流框架（Vue / React 至少一种，具备另一种的基本理解），能够独立完成中后台或业务页面开发。理解前后端分层与接口设计，具备良好的 API 设计能力与前后端协作经验（如状态管理、接口约定、错误处理）。具备较强的系统设计与抽象能力，能够在复杂场景下权衡技术方案的价值、成本与风险。有较强的问题分析与推进能力，责任心强，沟通清晰，能高效协同产品、运营与非技术团队。熟悉主流 AI Coding 方法论并有实践经验，如：Spec/任务驱动开发、AI 辅助测试、迭代式评审与质量闭环。了解主流
Agent全栈开发工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 - 架构设计： 主导多智能体系统的整体 Serverless 架构设计，包括数据流、函数调用、状态管理和实时通信。- Edge Functions 开发： 专注于使用 TypeScript (Deno Runtime) 开发高性能、高并发的 Edge Functions，实现 Agent 的编排（Orchestration）和核心逻辑。- 性能与扩展： 负责 Edge Functions 的性能瓶颈分析和优化，确保系统能够应对全球百万级请求。- 技术选型： 评估和引入新的 Serverless 技术、AI Agent
机器人交互工程师（实习） 上海 全职 职位描述 - 负责 LLM Agent 端到端设计与落地：多模态输入、意图识别、多轮对话、工具调用、任务规划。- 设计 Agent Runtime、会话上下文、结构化 Memory 与状态机驱动的对话/任务编排。- 建设 RAG 全链路：文档解析、向量化、混合检索、重排序、生成，持续提升命中率与答准率。- 设计 Multi-Agent 协作：路由、任务拆解、工具调用、结果聚合与失败兜底。- LLM 工程化：Prompt 版本化、结构化输出、幻觉防御、成本与延迟优化。- 搭建离线评测与在线指标体系，推动 Bad Case 闭环。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据等相关专业，在读学生优先，具备扎实的Java编程基础，了解Java17+基础特性，熟悉Spring Boot基础使用，了解Redis、MySQL基础应用，接触过消息队列、HTTP请求、单元测试等基础技术者优先。2. 了解LangChain、LangChain4j、LangGraph任一框架，熟悉ReAct、Plan-and-Execute等主流Agent基础范式，了解Function Calling调用逻辑，接触过OpenAI、豆包、通义等主流大模型的基础调用、流式输出、结构化输出功能。3. 理解RAG全链路核心流程（文本分块、向量化、检索、重排序、生成），了解Milvus、Qdrant、ES等任意一种向量数据库基础用法，熟悉混合检索、Query改写等基础优化思路，了解RAG基础评测指标者优先。4. 了解Multi-Agent主流协作模式，包括Supervisor、分层调度、流水线调度等，有LangGraph、AutoGen、CrewAI等框架实操经验，或了解智能体任务调度、异常兜底、并发处理基础逻辑者加分。5. 具备良好的代码规范和系统思维，有基础的分层架构认知，重视代码注释、单元测试和文档沉淀，具备良好的问题排查能力、学习能力和团队协作能力，能快速跟进新技术迭代。6. 加分项：有ASR、VLM、TTS多模态融合开发实践；熟练使用Spring
AI系统架构师 成都 全职 职位描述 1.AI系统架构设计与交付负责企业级AI系统整体架构设计，围绕大模型、Agent、多模态AI等技术，完成从技术方案设计、研发到实际项目交付的全过程。2.Agent智能体架构建设负责Agent系统架构设计，包括：oAgent Harness、Agent Runtime；oPlanning / Reasoning任务规划与执行；oTool Calling、Memory、Workflow；oMulti-Agent协同；oAgent评估优化及持续进化机制。推动Agent从应用助手向具备自主执行、能力扩展和持续优化能力的智能系统演进。3.Agent能力体系建设负责Agent能力组件化建设，包括Skill、Tool、Knowledge等能力设计，实现业务能力沉淀、复用和智能化编排。4.大模型及多模态AI应用落地负责大模型技术研究与应用，包括RAG、Prompt Engineering、模型微调、推理优化、多模态大模型等，推动AI能力在业务场景中的落地。5.AI工程化及团队技术建设负责AI系统工程化建设，包括模型服务、Agent平台、端侧部署等；参与技术团队建设，承担技术规划、方案评审和团队协作管理。 职位要求 1. 学历与经验硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业；5年以上AI、大模型或软件架构相关经验；具备企业级AI系统架构设计经验；有完整AI项目从方案设计到实际交付经验；具备技术负责人或团队管理经验优先。2. Agent技术能力深入理解Agentic AI技术体系及发展趋势；具备Agent Harness、Agent Runtime设计经验；熟悉Planning、Reasoning、Tool Calling、Memory、Multi-Agent等核心技术；具备Skill体系设计和Agent能力组件化经验；具备Agent反馈闭环、评估优化和自进化机制设计经验；熟悉LangGraph、AutoGen、CrewAI、Semantic Kernel、OpenAI Agents SDK等主流框架；掌握OpenClaw、hermes等最新Agent技术和实现原理。3. 大模型及多模态能力深入理解Transformer及主流大模型技术；熟悉GPT、Claude、Qwen、Llama等主流模型体系；熟悉RAG、Embedding、知识增强、模型微调及推理优化；熟悉多模态大模型原理及应用经验4. 工程化及端侧能力精通Python，熟悉PyTorch等AI开发框架；具备大模型部署和性能优化经验；具备端侧AI部署经验，熟悉Android系统上部署优先了解端侧模型优化、系统集成及端云协同架构。5. 优先条件有智能座舱、汽车AI Agent研发经验；有车载Android系统、大模型端侧部署经验；有大型AI平台建设或商业化交付经验。 投递...
AI Agent研发工程师（数据闭环方向） 上海 全职 职位描述 1. 自动驾驶数据挖掘 Agent 平台建设-负责面向自动驾驶研发全流程的数据挖掘 Agent 架构设计与落地； -构建规则挖掘 Agent、视觉/视频理解 Agent、数据分析 Agent、标签生成 Agent 等智能体能力； -设计并开发基于 VLM/VLA、大模型、多 Agent 协同的数据挖掘系统，实现自动场景发现、问题挖掘、标签生成与数据闭环； 2. AI Agent 挖掘能力建设-基于 Qwen、DeepSeek、GPT 等大模型构建自动驾驶场景理解与推理能力； -构建 RAG + Tool Use 框架，实现 Agent 调用数据库、检索系统、规则引擎等工具完成复杂任务； -探索
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信息安全专家 Shenzhen Full-time Intelligent manufacturing / Industrial Internet / Industrial automation Responsibilities 1、负责公司级智能体（Agent）平台的安全底座设计与防护体系建设2、构建 AI 基础设施的入侵防御体系，针对模型投毒、工具投毒、密钥泄露、影子 AI 等场景制定检测规则与防御策略3、主导 AI 安全治理体系建设，制定模型使用规范、数据访问控制策略及安全审计流程4、持续追踪针对 AI 系统的新型攻击手法（如越狱、提示词注入、非预期工具调用、数据投毒），主导红蓝对抗演练，完善平台的溯源与应急响应能力5、参与 AI 驱动的安全运营平台建设，提升威胁感知、自动化溯源及安全告警的处理效率 Qualifications 1、本科及以上学历，5-10 年信息安全经验，深耕 AI 安全、大模型治理或安全自动化方向2、熟悉主流 LLM 与 Agent 框架（如 LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain），具备 AI 系统的实战应用或安全评估经验3、熟悉 MITRE ATT&CK、OWASP
信息安全专家 深圳 社招 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1、负责公司级智能体（Agent）平台的安全底座设计与防护体系建设2、构建 AI 基础设施的入侵防御体系，针对模型投毒、工具投毒、密钥泄露、影子 AI 等场景制定检测规则与防御策略3、主导 AI 安全治理体系建设，制定模型使用规范、数据访问控制策略及安全审计流程4、持续追踪针对 AI 系统的新型攻击手法（如越狱、提示词注入、非预期工具调用、数据投毒），主导红蓝对抗演练，完善平台的溯源与应急响应能力5、参与 AI 驱动的安全运营平台建设，提升威胁感知、自动化溯源及安全告警的处理效率 职位要求 1、本科及以上学历，5-10 年信息安全经验，深耕 AI 安全、大模型治理或安全自动化方向2、熟悉主流 LLM 与 Agent 框架（如 LangGraph、CrewAI、AutoGen、LangChain），具备 AI 系统的实战应用或安全评估经验3、熟悉 MITRE ATT&CK、OWASP Top 10
AI安全主任工程师 惠州 全职 职能类 职位描述 1、负责 AI 产品（大模型、智能体等）安全测评，识别 AI 产品安全风险，输出修复方案并推动风险闭环；2、负责 AI 安全防御体系建设与维护，保障 AI 系统持续稳定安全运行；3、搭建 AI 基础设施入侵防御体系，针对模型投毒、工具投毒、密钥泄露、影子 AI 等场景制定检测规则与防御策略；4、主导 AI 安全治理体系建设，制定模型使用规范、数据访问控制策略及安全审计流程；5、开展 AI 内容安全审计与合规治理，确保 AI 生成内容符合国家监管要求及公司安全准则；6、持续追踪越狱、提示词注入、非预期工具调用等 AI 新型攻击手法，主导红蓝对抗演练，完善平台溯源与应急响应能力。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机、信息安全、人工智能等相关专业优先；2、熟悉国内外 AI 安全相关技术框架与行业标准，深入理解 AI 全链路安全风险体系；3、熟悉主流 LLM 与 Agent 框架（如
AI Agent技术专家-北京 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 1. 负责面向汽车测试场景的Agent平台架构设计与演进，主导Agentic-LiAT系统的Runtime架构规划与核心模块研发；2. 设计并落地Agent Loop核心架构，包括工具调用链路、上下文管理、多轮会话、Session持久化、Checkpoint/Resume、错误恢复与降级策略等关键能力；3. 主导Harness工程体系设计，涵盖System Prompt工程、Tool Schema规范、Middleware管线、Long-term Memory、行为评估与调优闭环，持续提升Agent输出质量与可控性；4. 设计多Agent路由与协同架构，包括意图识别、任务编排、Agent间协议交互、不同编排模式（顺序/并行/层级/动态）的落地方案，并制定扩展性与可观测性标准；5. 主导HITL（Human-in-the-loop）机制与被动触发链路架构设计，将Agent能力深度嵌入飞书、LiAT等业务工作流，确保人机协作体验流畅可靠；6. 参与技术选型与标准制定，输出架构文档与最佳实践，推动团队Agent工程能力提升。 职位要求 1. 三年以上AI相关开发经验，Python工程能力突出，具备复杂系统架构设计与落地经验，熟悉REST API、异步任务、消息队列、数据库等多服务协作模式；2. 深入理解Agent核心运行机制，包括工具调用、上下文窗口管理、多轮对话状态机、失败重试与回退策略等，能够系统性地分析、调优和解释Agent决策过程；3. 具备优秀的源码阅读与架构拆解能力，能快速理解主流开源Agent框架（如 LangGraph、CrewAI、AutoGen、OpenAI Agents SDK 等）的核心设计并评估适用性；4. 对LLM Agent、Multi-agent系统、Tool Use、Agent Harness Engineering等方向有深入理解和明确的技术判断力；5. 良好的沟通协作能力，能推动跨团队技术方案对齐与落地。加分项：1. 有LLM Agent
【27届校招】语音大模型算法工程师（北京/上海） 北京、上海 正式 研发 - 算法 职位描述 1、参与大模型相关核心算法的研发、迭代优化与业务落地，涵盖模型预训练、微调、Prompt / 对齐优化、RAG 检索增强、多模态融合等关键能力的工程化与落地应用；2、跟进大模型、强化学习、多模态等领域的前沿技术(顶会论文 / 开源项目 / 行业主流方案), 通过实验对比与方案迭代，解决模型泛化性、推理精度、场景适配等核心问题；3、参与数据闭环工作：数据集构建、清洗、标注、质量管控与持续迭代，完成模型训练、评测、复盘全流程，输出规范的实验文档与技术报告；4、协同团队完成算法测试、业务实验与项目推进, 保障大模型相关项目高效落地与持续迭代。业务方向: 大模型算法 / 语音多模态算法 / Agent 与记忆系统 职位要求 1、硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学、电子工程、自动化、语音语言学等相关专业；2、基础能力:-扎实的机器学习 / 深度学习理论基础 (Transformer、Attention、Loss 设计、训练范式)-熟练使用 PyTorch 等主流深度学习框架，有实际模型训练 / 调优经验-熟练 Python, 具备扎实的工程实现能力-良好的数学基础(概率论、线性代数、最优化)3、学习能力: 能快速阅读英文顶会论文
【2027届秋招】数仓开发工程师 上海 正式 研发 - 数据挖掘 技术岗位 2027届秋季校园招聘 职位描述 1. 参与游戏业务数据仓库的设计、开发与维护，构建高质量的离线/实时数据模型；2. 负责游戏核心数据指标体系的建设，包括用户行为、营收、留存、运营活动等场景；3. 参与数据平台工具链的开发与优化，提升数据研发效率和数据质量；4. 参与 AI Agent 在游戏数据场景中的应用探索，构建智能数据分析助手、自动化数据治理等 Agent 应用；5. 与游戏策划、运营、分析团队紧密协作，深入理解业务并提供数据解决方案。 职位要求 1. 2027届毕业生，计算机、软件工程、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历；2. 熟悉 SQL，了解至少一种大数据技术栈（Hive / Spark / Flink / Doris / ClickHouse 等）；3. 了解 Python
Position Overview We are seeking AI Engineers to join the Data Science team to design, build, and deploy GenAI and Agentic AI solutions for cancer research, biometrics, clinical research, and broader R&D workflows. The role will
岗位职责 参与产品需求分析与技术方案讨论，根据开发规范与流程独立完成模块设计、编码、测试及相关技术文档编写。 负责核心业务系统及服务端应用的开发、维护和优化，保障线上系统的稳定性、可用性和高性能运行。 参与代码评审和技术方案评审，持续推动代码质量、架构优化及最佳实践落地。 参与AI Agent及智能应用的开发与集成，包括大语言模型（LLM）、Agent Workflow、RAG知识库、工具调用（Tool Calling）等能力的设计与实现。 利用AI开发工具提升研发效率，持续推动开发流程自动化、智能化和工程化建设。 持续关注行业前沿技术发展，积极探索AI、Agent、云原生及数据技术在业务场景中的创新应用。 任职资格 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业，7年以上互联网或软件开发工作经验。 熟练掌握 Java 或 Python 至少一种开发语言，具备扎实的软件开发基础，了解面向对象设计思想及常用设计模式，具备良好的编码规范和代码质量意识。 了解分布式系统架构设计和基本原理，能够熟练使用主流开发框架及技术组件，例如 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、FastAPI、Flask、MQ、Elasticsearch 等。 具备数据库设计及性能优化经验，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，以及 Redis、MongoDB 等非关系型数据库。 具备 AI 应用开发经验或相关知识背景，熟悉大语言模型（LLM）、AI Agent、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Prompt Engineering 等相关技术者优先。 熟悉 LangChain、LangGraph、CrewAI 等
岗位职责 负责企业级后端业务系统的整体架构设计、技术选型及系统演进规划，主导核心业务模块和关键技术方案设计，保障系统的高可用、高性能及可扩展性。 负责核心业务平台及服务端系统的设计、开发和优化，推动系统架构持续升级，满足业务快速发展和规模化增长需求。 主导AI Agent应用及智能化解决方案的架构设计与落地，基于大语言模型（LLM）构建企业级智能助手、知识问答、业务自动化及多Agent协同系统。 负责Agent框架、Agent Workflow、Tool Calling、MCP（Model Context Protocol）、RAG（Retrieval-Augmented Generation）等关键技术能力的设计与建设，推动AI能力与业务场景深度融合。 深度参与复杂技术问题攻关，负责系统性能优化、架构治理、生产问题排查及技术风险管理，保障核心系统稳定运行。 制定并持续完善研发规范、架构设计规范及工程化标准，通过代码评审、架构评审、技术分享及团队辅导，提升团队整体技术水平和工程能力。 推动AI辅助研发体系建设，探索并落地Copilot、Cursor、Agent等智能开发模式，提升软件交付效率和质量。 持续关注大模型、Agent、云原生及数据技术领域的前沿发展趋势，结合业务需求推动技术创新与应用落地。 任职资格 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业。 具备8年以上软件开发经验，3年以上分布式系统设计经验，具备企业级系统架构设计与落地经验。 熟练掌握Java或Python至少一种开发语言，具备扎实的软件工程基础。 熟悉微服务架构、分布式系统、缓存、消息中间件、数据库及高并发系统设计，具备系统性能优化和架构治理经验。 熟悉Spring Boot、Spring Cloud、FastAPI、Kafka、Redis、Elasticsearch、MySQL等主流技术栈，并具备实际项目经验。 具备AI Agent或大模型应用开发经验，熟悉LLM应用开发模式及相关技术体系。 熟悉RAG、Prompt Engineering、Embedding、向量数据库、知识库构建及AI应用架构设计，有相关项目落地经验者优先。 熟悉LangChain、LangGraph、CrewAI等Agent框架，具备Agent Workflow编排、多Agent协同及工具集成开发经验者优先。 熟练使用AI辅助研发工具，包括但不限于GitHub Copilot、Microsoft Copilot、Cursor、Windsurf、ChatGPT、Claude、Gemini等，并能够利用AI提升需求分析、系统设计、代码开发、测试和技术文档编写效率。 具备良好的工程化意识，熟悉Git、Docker、Kubernetes、CI/CD、DevOps等现代软件研发体系。 具备较强的技术领导力和跨团队协作能力，能够主导技术决策、推动架构治理并指导团队成长。 具备优秀的问题分析和解决能力，能够独立承担复杂技术项目并推动业务目标达成。 关注行业前沿技术发展，具备持续学习能力和创新意识，能够将新技术有效转化为业务价值。 具备优秀的英语听说读写能力，英语可作为工作语言。
Role Description You build the systems that actually make AI work in enterprise environments, not demos, not prototypes that stall after a pilot, but production agentic architectures running inside real client organizations. The difference between an
Role Description You build the systems that actually make AI work in enterprise environments, not demos, not prototypes that stall after a pilot, but production agentic architectures running inside real client organizations. The difference between an
Agent应用研发工程师 北京 技术 - 开发 硕士及以上 职位描述 1、与业务团队协作，设计大模型技术落地方案，推动 Agent 应用从原型到生产环境的全流程交付； 2、负责企业级 Agent 平台的架构设计与研发，构建高可用、高扩展的 Agent 框架，支持工具调用、多步规划、多 Agent 协作等复杂任务编排； 3、设计与实现 RAG 系统，包括文档解析、Chunking 策略、混合检索、Reranking 等关键链路的优化； 4、参与 Agent 工作流引擎建设，支持 DAG/状态机等任务调度模型，实现可观测、可回溯的执行链路； 5、跟踪大模型及 Agent 技术前沿（MCP、Function Calling、Computer Use 等），探索创新应用场景并快速验证。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、自动化、人工智能、统计学等相关专业； 2、精通 Python，熟悉