Job Summary: This entry level/early career professional, applied science position conducts numerical computations via third party and in-house tools to determine structural performance of components and systems. The results from the computer models are used to
Job Summary: This entry level/early career professional, applied technology position creates software that is sold as an integral part of Cummins’ products. People in these positions have involvement in identification and understanding of stakeholder requirements and
Company Description About Third Bridge We connect the world’s top investors and business leaders to the insights that shape investment decisions. From private equity firms and hedge funds to leading consultancies, our clients count on us
Location(s) Wuhan, Hubei Company Molex Career Field Engineering Job Number 194373 职责与义务： •按客户技术协议SPEC要求开发软件功能。 •支持生产制造并解决制造中的软件问题。 •支持解决现有产品的软件问题。 •在开发、产品测试、技术支持等项目中支持项目经理和管理人员。 资格与技能： •精通嵌入式软件的开发。 •对ARM、32位MCU的嵌入式平台有良好的了解。 •精通C语言编程。 •精通CPU的通信接口：UART/I2C/SPI等。 • 计算机，通信，自动化相关领域的工程学士学位。 •5年以上嵌入式软件设计经验。 •熟悉脚本语言，如Python、Shell等。 •具备良好的口头和书面交流能力，能够清晰简洁地传达信息。 •具备硬件和光学设计知识者优先...
Location(s) Wuhan, Hubei Company Molex Career Field Engineering Job Number 194213 1. 测试开发与执行 (Test Development & Execution) 负责开发、自动化及执行指定功能或测试领域的测试用例；遵循既定的测试计划、框架和标准；确保测试结果的准确性、可追溯性和可复现性。 2. 早期缺陷检测与报告 (Early Defect Detection & Reporting) 在负责的测试范围内尽早发现潜在问题；提交缺陷报告时需包含清晰的复现步骤及支撑数据。 3. 失效分析与问题解决 (Failure Analysis & Issue Resolution) 协助失效分析（FA），收集日志、数据并运行调试实验；在指导下执行分析任务。 4. 工程规范与效率
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。