前端开发工程师 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 根据产品PRD进行需求分析，根据UI设计完成项目页面的开发和优化；2. 和App、嵌入式、后端等进行对接和功能联调，完成系统整合和应用发布；3. 对软件功能和问题进行复盘总结，输出总结文档并进行分享。4. 探索并尝试将 AI 技术应用于前端场景，提升智能化水平。 职位要求 1. 24-25届毕业生，本科及以上学历，电子、通信、计算机、软件类理工科专业2. 本科及以上学历，电子、通信、计算机、软件类理工科专业；3. 熟悉Javascript、HTML、CSS等常用技术；4. 掌握专业软件知识，包括数据结构、基本算法、软件工程、设计模式、数据库系统、网络安全等；5. 了解JSP/python/node.js或其他一门后台技术；6. 了解常用的前端开发框架，对前后联合开发的技术原理有较全面了解。 投递...
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
DataAgent全栈开发实习生 深圳 校招 实习 职位描述 1. 参与 ChatBI 报告中心、上下文管理、场景知识包、报告预览、版本管理、权限校验等模块开发；2. 基于 Vue 完成中后台页面，包括列表、详情、表单、报告预览、文件 viewer、状态流转和接口联调；3. 参与后端 API 开发或联调，包括报告元数据、资产文件、版本发布、权限校验、查询记录等模块；4. 参与 SQL/数据模型设计，支持报表、指标、维度、权限范围等数据查询场景；5. 和业务运营/数据BP协作，把 LLM/Agent 生成的报告、上下文、查询结果以可靠的产品形态交付。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学等相关专业；2. 熟悉 React/Vue 之一，熟悉 JavaScript/TypeScript，能独立完成中后台页面开发；3. 掌握至少一种后端语言或框架，如 Node.js、Python/FastAPI、Java/Spring Boot；4. 熟悉 SQL 和关系型数据库基础，能理解 ER 图、表关系、索引、分页、事务；5. 有较好的工程习惯，能使用
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。
AI原生全栈开发工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、运营系统研发与可持续构建 负责公司核心AI运营系统（含业务管理后台、数据看板、流程引擎等）的全栈开发与持续迭代，确保系统架构的可扩展性与可持续演进能力，支撑业务高速增长。2、AI编程体系构建与落地 主导团队AI辅助编程体系的建设，包括AI Coding工具链选型与集成（Cursor / Claude Code / Copilot / MCP 等）、Prompt工程规范制定、AI代码审查流程搭建，将AI能力深度嵌入研发全流程，系统性提升团队交付效率与代码质量。3、全栈架构设计与技术决策 参与系统整体架构设计，主导前后端技术选型、接口设计、数据模型设计；在Go后端服务、前端交互层、数据库与中间件之间做出合理的工程决策，保障高可用与高性能。4、微服务与高并发服务开发 基于Go语言及主流框架（Gin / Kratos / Go-Zero等）开发高并发后端服务，处理分布式事务、消息队列集成、缓存策略、限流熔断等典型工程问题。5、DevOps与系统可观测性建设 推动CI/CD流水线建设与容器化部署（Docker / Kubernetes），建立完善的监控告警、链路追踪与日志体系，保障线上系统的稳定性与可运维性。6、AI能力与业务系统融合 探索并落地AI Agent、LLM推理网关、RAG检索增强等AI能力与运营系统的深度融合，设计智能化的业务流程，提升运营自动化与决策效率。7、技术布道与团队赋能 沉淀AI编程最佳实践与工程规范，通过技术分享、代码评审、文档建设等方式赋能团队成员，推动AI原生工程文化的落地与持续进化。 职位要求 1、计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础（数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理）。2、5年以上后端或全栈开发工作经验，有完整的从0到1系统建设或核心系统重构经验，能独立承担模块级架构设计。3、精通至少一门后端主力语言（Go /
AI应用工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 帮助公司各部门实现AI流程自动化落地。进行AI工具与技术调研 持续跟踪国内外AI工具、模型、框架和平台的最新进展（包括但不限于：LLM大语言模型、AI编程工具、AI Agent框架、RAG方案、多模态模型、AI自动化工具等），建立AI工具知识库与技术雷达，定期输出评测报告和选型建议，确保团队始终站在AI技术应用的最前沿。AI Agent平台建设 参与公司AI Agent平台的架构设计与核心功能开发，包括Agent编排引擎、工具调用（Function Calling / MCP）、知识库与RAG检索增强、多Agent协作调度、上下文管理等模块，打造可复用、可扩展的企业级AI Agent基础设施。跨部门业务调研与需求挖掘 主动深入公司各部门（运营、市场、销售、产研、客服、财务、人力等），与业务负责人和一线员工深度沟通，了解业务流程、痛点和效率瓶颈，识别AI可赋能的高价值场景，形成结构化的AI需求分析报告。AI解决方案设计与落地交付 针对各业务部门的具体需求，设计端到端的AI解决方案（从Prompt工程、RAG知识库搭建、Agent工作流设计到系统集成），推动方案从PoC验证到生产级交付的全过程，确保AI应用真正用起来、有效果。AI内部布道与赋能培训 组织AI工具和方法的内部培训、Workshop、技术分享，编写AI使用手册和最佳实践文档，降低各部门使用AI的门槛，培养公司全员的AI思维和实操能力，推动全员AI化的工程文化。效果追踪与持续优化 建立AI落地效果的量化评估体系（效率提升、成本降低、质量改善等指标），持续收集反馈，迭代优化AI方案，沉淀可复用的AI应用模板和方法论，形成公司级的AI能力资产。平台产品化与抽象能力 从各业务线的AI需求中提炼共性能力，反哺AI Agent平台的功能迭代方向，推动平台从项目制交付向产品化自助服务演进，降低AI应用开发的边际成本。 职位要求 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础。3年以上软件开发或技术相关工作经验，有跨部门协作或业务需求对接的实际经历，不要求一定是纯研发岗位，但需要具备一定的编码能力。熟练使用Python（必备），了解至少一门后端语言（Go / Java / Node.js 其一为佳），能独立完成API集成、数据处理脚本、简单的Web应用或Agent Demo搭建。对AI/LLM生态有深度认知和使用经验——熟悉主流大模型（GPT / Claude / Gemini
Your Challenge The Backend Engineer is responsible for the system to work behind the scenes. The role is to integrate the application with all required systems and services and provide clean and easy-to-use API for the
Wati Started as a WhatsApp team inbox in 2020, Wati has evolved into an AI-powered customer engagement platform that goes beyond a single channel. Designed for businesses that sell, support, and grow through conversations, Wati observes
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。