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 Git，能读写接口文档，能独立定位常见前后端联调问题；6.
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应用创新工程师 12-20KCNY/月 深圳 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 为什么这个职位与众不同？在传统的科技公司，你可能会花半年时间优化一个现有的陈旧模块。但在Fastlane，一家高速增长的品牌出海企业，我们希望你来当个“造物主”。我们不把你局限在“前端”、“后端”或“算法”的格子里。我们为你提供电商最前沿的商业场景和充足的API资源，你需要做的是：用最新鲜的AI技术，亲手搭建出能真实驱动业务增长、让用户尖叫的酷炫AI产品。如果你是一个喜欢折腾新技术的极客，手机里装满了各种AI工具，GitHub上存着自己周末搞的“小玩具”，并且渴望看到自己的代码在一周内上线并带来真金白银的商业价值——加入我们，我们一起把AI的想象力变成现实！ 你将要“折腾”什么？（岗位职责）1. 成为前沿技术的“雷达”： 持续追踪 LLM（大语言模型）、AIGC（图像/视频生成）、Agent框架等最新技术变迁，评估其在DTC电商场景下的应用潜力。2. 敏捷开发与“造轮子”： 动手能力拉满！从Idea到Prototype（原型），使用 Python、Node.js 等工具，快速搭建能够解决实际业务问题的AI小产品（如：智能客服机器人、自动化营销内容生成引擎、个性化导购助手等）。3. 打破边界： 不受限于单一技术栈，灵活运用开源模型、第三方API、Prompt Engineering等手段，“不择手段”地完成产品交付。4. 与业务共舞： 直接与CGO、产品总监及运营团队碰撞灵感，深入理解业务痛点，用技术创新驱动用户增长和转化效率。 职位要求 我们希望你具备什么？（任职要求）1. 背景不设限，但基础要扎实： 2026/2027届应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先（如果你是自学成才的非科班大神，只要有作品，专业不限）。2. 极强的动手与工程能力： 熟练掌握 Python 或 JavaScript/TypeScript，熟悉至少一种主流Web框架（如 Flask, FastAPI, Next.js 等）。3. AI
About Us At Metaprise, we’re building the world’s first Financial Operating System — an AI Agent–powered platform that unifies Accounts Receivable, Accounts Payable, Contract Management, SmartFlow Automation, and Cash Management into a single intelligent hub. We
自主智能应用工程师-灵犀业务部 深圳 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID：A129370 职位描述 灵犀是智元半尺寸人形机器人的核心产品线，也是智元最年轻、最具创新活力的团队之一。我们打造了智元首个爆款产品灵犀X2，累计销量超6000台。这里技术大牛汇聚、工程师文化浓厚，你将深度参与从技术创新、产品定义到规模化落地的全过程，与顶尖团队共同定义下一代人形智能交互服务终端。1. 末端能力工具化:把机器人末端能力(自主导航、语音对话、manipulation 等)封装成 Agent 可调用的 tool / MCP 接口,定义清晰、稳定、易用的接口契约(适配层只做协议转换,不含决策)。2. Feature 层 C++ 封装:在 feature 层对底层机器人 SDK / ROS2 能力做 C++ 封装,向上暴露友好接口,屏蔽底层细节,保证接口稳定与可复用。3. Skill / Workflow 编排:基于本项目框架设计 skill
Our Journey The ShopBack Group is Asia-Pacific’s leading shopping, rewards, and payments platform, serving over 60 million shoppers across 13 markets. In 2025, the Group continued its global growth with its expansion into North America. Driven
AI全栈开发工程师（内部提效方向） 深圳 社招 全职 职位描述 职位描述1.负责企业内部 AI 应用平台及效率产品研发，包括智能体、知识库、工作流编排、工具调用、数据分析等方向，与业务团队合作推动 AI 能力在多场景落地；2.参与内部流程自动化、办公提效、BI 分析等产品建设，持续优化用户体验、系统性能和业务效率；3.调研和跟踪 AI Agent、RAG、MCP、Skills、Prompt Engineering、多模态等前沿技术，推进新技术在公司内部真实场景中的应用；4.参与需求调研、方案设计、系统开发和技术文档沉淀，维护并升级现有技术体系，及时响应和解决线上问题。 职位要求 职位要求1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先；2.具备良好的编程基础，至少熟练掌握一种主流语言，如 Java、Python、JavaScript、TypeScript、Go 等；3.熟悉前端、后端或 AI 应用开发中的一个或多个方向，具备全栈发展潜力，乐于学习和实践新技术；4.熟悉 Spring Boot、MySQL、Redis、ClickHouse、消息队列、定时任务等后端技术，或熟悉 Vue、React、Node.js 等前端技术栈；5.有 AI 应用开发经验，熟悉 Agent、RAG、MCP、Skills、Prompt Engineering、工具调用等相关概念；6.熟悉 Linux 常用命令，熟悉 Docker、Kubernetes 等技术优先；7.具备良好的问题分析、沟通协作和文档沉淀能力，责任心强，能推动需求从想法到落地。加分项1.有前后端完整项目开发经验，具备良好的代码规范和工程化意识；2.关注 AI 技术社区，有开源贡献、技术博客或 AI 工具深度使用经验。 投递...
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。