Role Summary Design, build, and run core services and reusable components for the open-architecture data platform, enabling scalable ingestion, metadata-driven processing, governance, and reliable multi-engine data consumption. Partner with Platform Engineering and Data Engineering teams to
Job ID 515561 Posted since 27-Jul-2026 Organization Foundational Technologies Field of work Research & Development Company Siemens Ltd., China Experience level Early Professional Job type Full-time Work mode Office/Site only Employment type Fixed Term Location(s) Shanghai
系统运维工程师（高效安全办公） 深圳 全职 研发 职位描述 1、AI 工具栈运维：负责内部 AI Coding 工具（Cursor / Claude Code CLI / MCP 等）的企业内部部署、版本治理与日常运维，保障研发工具可用性；2、内网底盘运维：参与内网平台（代理池、API 网关、SSO、反向代理）的运维与迭代，承担模块级开发、配置变更与上线；3、SaaS 安全接入：参与主流 SaaS（设计 / 协作 / 网盘 / 通讯）的内网安全合规接入，承担反向代理配置、SSO 集成、流量管控规则编写；4、安全工具运维：承接信息安全工具（EDR / HIDS / DLP / IDS / 终端沙箱 / 审计类）的基础设施维护，对其可用性、性能、可观测性负责（不含策略调整与安全运营）；5、监控协同：识别所负责服务的
语音交互架构服务实习生 深圳 校招 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 安克实习生项目是面向正式校招岗位的人才培养与选拔通道。实习期间将按照校招标准进行系统的培养与综合评估，表现优秀者可直接获得校招转正机会，提前锁定正式校招席位。我们以严肃、长期的视角对待每一位实习生，也期待与你共同成长。【你将参与】参与端到端语音交互架构设计与研发，构建覆盖语音采集、传输、理解、大模型推理、语音合成的全链路交互系统，实现端、边、云协同的统一语音交互架构。 参与语音交互核心能力建设，研发实时语音处理 Pipeline，包括 VAD、AEC、降噪、Streaming ASR、流式 TTS、Omni 多模态交互等能力，持续优化交互时延、稳定性和用户体验。 参与 AI Agent 工程化落地，构建语音驱动的智能交互系统，参与上下文管理、Memory、Tool Calling、多轮对话、任务规划等核心能力研发。 参与 AI 基础设施建设，包括模型推理服务、微服务架构、云原生部署、服务治理、可观测性及性能优化，打造高并发、高可用的 AI 服务平台。 职位要求 1.2027届本科或硕士在读，计算机、软件工程、人工智能、电子信息等相关专业。 2.扎实的计算机基础，熟悉 Linux 开发环境，掌握至少一种编程语言（Go、C++、Python、Rust 等）。 3. 熟悉计算机网络、操作系统、数据结构与算法，具备良好的工程能力，对高并发服务或分布式系统有一定了解。 4.对语音交互、大模型、AI
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； - 掌握常见大模型应用开发技术，包括知识增强生成（RAG）、向量数据库（如
Location:CN-Shenzhen-HyQ Shift:Standard - 40 Hours (China) Scheduled Weekly Hours:40 Worker Type:Permanent Job Summary: Job Duties: Job Responsibilities Lead the upgrade and re-engineering of the company’s business process management platform, independently handling requirements gathering, process optimization, UI/UX
Java开发实习生（AI平台） 上海 校招 实习 技术 日常实习生招聘 职位 ID：A165059 职位描述 团队介绍：- 我们团队致力于AI平台、应用及基础设施的建设与创新，旨在打造高效、可靠的AI服务。为公司各业务团队提供包括Agent、RAG、Workflow、MCP、Skills、Memory等实用AI开发套件，以支持多样化的业务需求，并实现一站式AI智能体应用的快速搭建。欢迎对AI充满兴趣、对技术抱有追求的同学加入，期待与你共同成长！职位描述：- 协助建设AI平台，参与文生文、文生图和文生视频等AIGC（生成式人工智能）能力相关的开发套件实现，提升公司各业务团队的大模型开发效率；- 参与AI领域的前沿技术调研，学习并探索新技术在实际场景中的应用。 职位要求 - 计算机科学或相关专业，本科及以上学历在读；- 熟悉Java后端开发，基础扎实；- 熟悉MySQL、Redis、Kafka等常用数据库和中间件者优先；- 了解React/Vue等前端技术者优先。 投递...
AI实习生（数据运营/工作流） 深圳 校招 实习 职位描述 一、数据运营方向：AI 数据运营实习生（AI Data Operations Intern）岗位职责1、负责 AI 设计体系的数据资产建设，包括但不限于：2、建立并持续维护设计案例库、素材库、知识库等数据资产 3、对历史项目进行分类、标签化及结构化整理，提升 AI 可检索性 4、协助建设标准化 Brief、Prompt、Skill 等基础能力 5、参与 AI Workflow 数据准备、效果验证及持续优化 6、维护 AI 文档、SOP、最佳实践等知识沉淀 7、协助统计 AI 使用情况、效率提升及相关数据分析 二、工作流方向AI Workflow 实习生（AI Workflow & Automation Intern）岗位职责1、负责 AI
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 / Java
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
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车载语音助手搜推系统实习生 北京 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A161214 职位描述 面向音乐、视频、播客等车载媒体场景，参与搜索与推荐系统的全链路研发，包括：1. 参与车载媒体搜索与推荐系统的架构设计和工程实现；2. 参与语音搜推全链路建设，将用户语音请求转化为稳定、高效、可扩展的搜索与推荐服务；3. 参与在线服务的性能优化；建设搜推系统的评测、监控与可观测能力；4. 参与链路分析、问题定位和线上效果回溯； 职位要求 1. 本科及以上在读，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；2. 每周可实习不少于 4 天，实习期不少于 3 个月，能够长期实习者优先；3. 工程能力强，有较强的工程实践能力，熟练掌握至少两种编程语言；4. 理解搜索或推荐系统的基本链路，对召回、排序、重排、相关性等概念有比较清晰认识；5. 熟悉LLM 基础原理，了解 Transformer、LLM、RAG、Tool Calling、MCP、A2A、ACP 等基础技术；6. 对搜索推荐、大模型和 Agent 技术有浓厚兴趣，愿意深入研究技术细节；7. 学习能力强，自驱、靠谱，能够主动发现问题并推动问题解决；# 加分项1. 有召回、排序、推荐系统或大规模在线服务开发经验者优先；2. 有语音搜索、语音助手、音乐推荐、视频推荐或车载智能交互相关经验者优先；3. 有相关竞赛成绩或开源项目贡献者优先。4.
PMO（数智化） 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. IPD 研发过程数据度量体系建设、方法论迁移与落地- 定义并落地 IPD从研发过程中的的数据度量衡到研发上市后的数据观测体系。- 将行业标准化的的 IPD 流程规范、研发度量体系，根据在组织内进行裁剪和适配。2. 组织绩效运营体系搭建与驱动- 设计驾驶舱-场双环运营模型：驾驶舱负责指标驱动和验收闭环，场（飞跃会/Scrum 例会/专项评审）负责问题归因、任务分配和闭环跟踪。- 建立二级组织绩效管理的Agentic BI，将财经指标、质量指标（RMA/星级/VOC）、市场指标（份额/溢价率）、研发指标统一到运营视图，并通过构建AI pipeline，提供不同模块的AI分析，Agent驱动决策。- 推动绩效运营从事后复盘转向事前预警：设计阈值预警、趋势异常检测、自动归因链路。3. AI驱动的组织运营提效与端到端工具链建设- 端到端构建数据产品：从数据源接入 → ETL 管道 → 预聚合层 → 查询 API →