高级前端开发工程师 上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 职位描述：1. 负责公司中后台产品及内部信息化系统的前端架构设计、技术选型与核心模块开发，保障系统的高可用性和可扩展性。2. 主导企业级前端组件库、工具链或中台解决方案的设计与落地，推动团队代码规范化和工程化体系建设。3. 带领前端团队，负责任务拆分、技术指导、Code Review及成员能力提升；协调跨端资源，确保项目高效交付。4. 深入理解业务需求，参与产品技术规划，主导技术难点攻关（如低代码平台、复杂权限系统、性能优化等）。5. 探索前沿技术（如AI应用落地、微前端、监控、智能化等）在B端场景的落地，提升团队技术影响力。职位要求：1. 本科及以上学历，计算机相关专业优先。2. 7年以上前端开发经验，其中至少2年团队管理或Tech Lead经验。3. 有国内一线互联网公司（如阿里、腾讯、华为、字节等）B端项目经验者优先。4. 精通 React/Vue 技术栈及其底层原理，具备复杂项目架构能力（如状态管理、性能优化、安全性设计）。5. 主导过企业级组件库或前端中台从0到1的建设和迭代，熟悉模块化、标准化开发流程。6. 掌握前端工程化（Webpack/Vite、CI/CD、质量监控）；7. 熟悉 Node.js/NestJS，能够进行工程化工具开发或BFF层设计。8. 熟悉B端高频场景（如工作流引擎、数据可视化、微前端、监控等），有内部信息化系统（如HR、财务、OA）开发经验。9. 具备团队管理经验，能制定开发规范、协调资源并把控项目进度。10. 良好的技术规划与决策能力，能平衡业务需求与技术债，并制定前端技术架构演进路径。加分项：1. 有 AI 相关经验（如 LLM 应用集成、AI辅助开发工具、智能化场景探索），喜欢探索新技术。2. 了解桌面端（Electron）、跨平台（React Native、Flutter）、数据可视化、DevOps、服务端（Python/Java）等技术。
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。
技术平台开发工程师—CQ计划 上海 工程类 本科及以上 1-3 年 职位描述 CQ计划是上海创智学院面向新一轮科研范式变革，以内生性创新驱动的科研基础设施建设工程，目标是系统性构建一个可持续运行、可扩展演化的科研智能基础设施与运行体系。其核心在于推动科研从“以人和经验为中心的手工模式”，迈向“以模型、系统和自动化为核心的智能化模式”，从而重塑科学问题提出、知识生成与成果转化的全过程。在战略层面，CQ计划定位为底座性、长期性工程，其价值不在于短期论文或项目数量，而在于是否能够形成一套可复制、可推广的科研智能运行范式，为更大尺度的高校体系、城市层面乃至国家层面的科研智能建设提供可验证样本。参与技术平台的建设、开发、运维和持续优化，围绕平台数据工厂、模型服务及基础设施接入，完成平台功能实现、系统保障和工程化落地。在满足通用任务的前提上有所擅长。通用职责：- 参与科研驾驶舱、数据工厂、模型服务等核心系统的设计、开发、测试、上线与维护。- 根据平台建设规划，完成相关模块的功能开发、接口联调、问题修复和性能优化。- 与产品、科研等角色协同，支撑重点任务快速交付和持续迭代。- 参与系统稳定性建设，保障平台可用性、可靠性、安全性和扩展性。擅长前端：- 负责平台管理端、展示端的前端开发与交互实现。- 与后端、算法、产品协作，完成接口对接、状态管理、页面性能优化和体验提升。- 负责前端工程化建设，包括组件沉淀、规范制定、打包部署、权限控制与监控埋点。- 参与平台可视化能力建设，支撑科研过程、数据资产和任务指标的统一展示。擅长后端：- 负责数据工厂、模型服务平台等后端系统的设计、开发和维护。- 负责数据接入、任务编排、权限控制、服务治理、接口设计和存储管理等核心能力建设。- 支撑模型训练、推理部署、服务封装和业务接入，提升平台复用性和服务效率。- 负责数据库设计、缓存机制、消息队列、日志链路和性能优化。- 参与平台 API 规范、服务治理、可观测性和安全控制体系建设。 职位要求 通用要求：- 计算机、软件工程、网络工程、人工智能等相关专业本科及以上学历。- 具备扎实的编程基础和良好的编码习惯，具有软件工程化思维，熟悉 Git 及团队协作开发流程。- 熟悉前后端分离架构，理解 RESTful API 设计规范，具备良好的代码规范意识与系统设计能力。- 具备较强的学习能力和问题分析能力，良好的沟通协作意识，能够独立分析并解决技术问题。- 熟悉 AI
AI应用开发工程师 上海 社招 全职 数字技术 - 软件研发 硕士及以上 1-3 年 职位描述 需要英文简历投递！We are looking for an AI Application Engineer with strong software engineering fundamentals and a solid understanding of how software systems are built in the
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。