State Street’s Automation and Artificial Intelligence is a strategic global team. It is formed under direction of management committee of the company. It has the mission to explore, enable and exploit artificial intelligence, machine learning, natural
State Street Investment Management is looking for a Software Developer (AI & Agentic Engineering) with 2+ years of experience to join the Engineering & Business Service Platform Team, a part of Technical and Business Architecture Solutions.
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
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。
We are seeking a highly motivated Agentic AI DevOps Engineer to help build, automate, and operate a large-scale enterprise AI platform that hosts shared AI services, Agentic AI capabilities, LLM services, RAG platforms, and AI-powered business
Position Summary We are seeking a highly motivated Agent Coding Engineer with a passion for AI-driven software development and Agentic systems. The ideal candidate will have hands-on experience building and deploying AI agents, strong software engineering
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。