后端架构师 Beijing Full-time R&D - Back-end development Responsibilities 1. 负责公司核心后端系统的整体架构设计与技术演进，把控技术方向和落地路径2. 主导微服务体系建设：服务拆分、边界划分、服务治理（注册发现、配置中心、链路追踪、熔断限流）3. 负责系统稳定性治理：SLO/SLA 制定、容量规划、性能压测、故障演练、降级预案，持续降低线上事故率4. 主导高并发、高可用架构设计，解决大流量场景下的性能瓶颈与扩展性问题5. 建立并完善技术规范：编码规范、API 设计规范、代码 review 流程、技术文档体系6. 推动研发效能提升：CI/CD、可观测性（Logging / Metrics / Tracing）、自动化测试体系建设7. 技术选型与预研：跟踪业界前沿技术，评估引入成本与收益，为业务发展储备技术能力8. 培养和指导团队后端工程师，参与关键代码 review，把控代码质量9. 与产品、前端、算法、运维团队深度协作，从架构层面推动业务目标达成 Qualifications 1. 5 年以上后端开发经验，其中至少 2 年架构设计经验，有过从 0 到 1
高级数据库开发工程师 北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1.参与公司数据库系统的设计、开发与优化,提升数据库性能、稳定性和可扩展性。2.负责数据库管控平台的设计、开发与优化,保障核心功能的高效运行和稳定性。3.深入理解业务场景的数据服务需求，为不同业务场景提供最合适方案。4.学习业界先进的理论与工程成果，探索创新软件设计，应用于数据产品中。 职位要求 1. 计算机科学或相关领域的全日制统招本科及以上学历，3年以上数据库平台开发经验，有大型互联网公司相关经验优先。2. 熟悉或精通至少一门语言，如Golang/Python/Java等。3. 对MySQL、PostgreSQL、NoSQL等数据库以及Rocketmq、Redis等中间件原理有深入的理解。4. 精通分布式事务协议和常用的网络通信协议，对 等中间件的分布式系统原理有比较深的了解。5. 具备良好的问题分析和解决能力，能够独立处理和解决复杂的技术问题，能够承受压力，推动事情闭环。 加分项:1. 在开源社区有活跃贡献，如GitHub项目贡献者或维护者。2. 拥有公开发表的技术论文、技术博客或演讲经历者。3. 熟悉Al Agent技术栈与工程实践落地者。4. 独立开发并且维护过百万 QPS的数据库或者中间件者优先。 投递...
【2027 届校招】具身智能AI平台研发工程师 北京 正式 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 【千寻智能2027届秋季校园招聘】 职位描述 1. 负责具身智能AI平台的业务流程开发，实现数据采集任务派发、人员/设备调度、数据标注、质量监控等全流程管理，直接支撑具身智能数据的规模化生产；2. 参与统一资源调度引擎的开发与维护，协调数据采集、模型训练与评测的资源分配，保障算法迭代的资源效率；3. 参与跨云-边-端系统的功能实现与性能优化，应对分布式场景下的稳定性与可靠性挑战；4. 与机器人团队、算法团队紧密协作，参与开发自动化工具，提升跨团队研发效率；5. 持续优化数据存储与处理流程，支持数据质量与模型性能的正反馈机制建设，让数据平台成为模型进化的加速器。 职位要求 1.计算机相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础（数据结构、操作系统、网络等）；2. 熟练掌握至少一门编程语言（Golang/Python等），具备良好的编码习惯；3. 了解分布式系统、微服务架构及容器化技术（Docker/Kubernetes），有相关项目或实习经验者优先；4. 熟悉至少一种关系型数据库（MySQL/PostgreSQL），具备基本的数据库设计与优化意识；5. 对自动化测试、机器学习、大数据处理或任务调度系统有了解或实践者优先；6. 具备良好的学习能力与团队协作意识，能快速理解业务需求并转化为技术方案；7. 对具身智能领域有浓厚兴趣，愿意探索前沿技术。 投递...
AI工程师 - 平台 Beijing Full-time Intelligent manufacturing / Industrial Internet / Industrial automation - R&D Responsibilities 1. 负责公司核心AI平台的架构设计、研发与持续演进，支撑多业务线稳定高效运行。2. 参与平台化、服务化、组件化建设，沉淀通用平台能力3. 负责高并发、高可用系统的设计与实现，持续优化性能、稳定性与成本。4. 参与 大模型平台 / 模型网关（LLM Gateway） 建设，包括但不限于： - 多模型接入与统一抽象 - 请求路由、模型调度、版本与能力管理 - 配额、限流、计费、审计等平台能力5. 参与GPU / 推理资源调度与管理相关后端逻辑： -
APP研发全栈工程师（游戏引擎 + 跨平台APP引擎 + AI/Agent） Beijing Experienced Full-time Responsibilities 岗位职责负责移动端（iOS/Android）及跨平台APP的全栈研发，覆盖客户端、服务端、接口设计与落地，独立完成从需求分析、架构设计到开发、联调、上线的完整流程。熟练运用主流游戏引擎与APP常用跨平台引擎，根据项目特点选择并落地技术方案（游戏类功能、高性能渲染、复杂交互、业务型APP等场景）。参与或主导AI相关功能研发，包括但不限于：大模型/Agent接入、本地/云端推理、智能对话、内容生成、推荐、自动化流程等，完成Agent编排、工具调用、记忆管理、多Agent协作等核心能力建设。负责前后端一体化架构设计，优化性能、内存、包体、启动速度与用户体验，保障高并发与稳定性。与产品、设计、服务端、算法、测试等团队紧密协作，推动需求落地，输出技术方案与技术文档。关注行业前沿技术（游戏引擎新特性、跨平台框架演进、AI Agent框架、端侧大模型等），持续优化技术栈与研发效率。 Qualifications 任职要求必备技能计算机相关专业本科及以上学历，3年以上移动端/全栈开发经验，有完整APP从0到1或复杂功能迭代经验。游戏引擎：熟悉至少一款主流游戏引擎（Unity / Unreal Engine / Cocos 等），掌握C#/C++开发，了解渲染管线、资源管理、性能优化、跨平台发布。APP常用引擎/框架：精通至少一种主流跨平台方案（Flutter / React Native / uni-app / 原生+混合等），熟悉对应语言（Dart / JS/TS / Kotlin/Swift），具备独立完成复杂业务页面与原生桥接能力。全栈能力：具备服务端开发经验（Node.js / Go / Python / Java
AI全栈工程师 北京、南京、苏州 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位简介我们正在构建新一代 AI Coding 平台，帮助开发者用自然语言驱动代码生成、调试、部署。你将与产品、算法、设计团队协作，设计并实现核心功能，包括 Web IDE、AI 代码生成引擎、实时协作、项目管理等模块。这是一个既要写代码，也要做 AI 工具的岗位，你将用自己的工程能力，让 AI 真正变成开发者的超级助手。主要职责- 参与 AI 编程平台的前后端架构设计与核心模块开发。- 集成大语言模型（OpenAI、Claude、Gemini 等）及私有化模型 API，支持 Prompt 工程与上下文管理。- 设计并实现在线代码编辑器、实时预览、调试器等 Web IDE 功能。- 构建高性能 API 服务，支持流式响应（SSE /
中/高级后端开发工程师（数据平台） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 负责 AI 数据平台后端系统建设，面向图片、视频、点云、rosbag、文本、标注结果等非结构化多模态数据，建设统一的数据采集、存储、管理、检索和转化能力；负责多模态数据采集与回传链路建设，包括数据上传、元信息写入、文件落盘、状态流转、任务触发、失败重试、数据一致性校验等核心能力；负责数据处理流水线系统建设，支持数据解析、脱敏、切分、抽帧、向量化、自动标注、人工标注、质检、去重、筛选、导出等流水线工序的编排和管理；负责数据挖掘与检索能力建设，结合标签检索、向量检索、语义检索、相似样本检索等能力，支持算法团队高效发现、筛选和构建训练数据；负责数据集与训练数据管理能力建设，包括数据集创建、版本管理、样本管理、来源追踪、工序追踪、质量统计、分布统计、训练集导出等能力；参与数据闭环系统建设，打通数据采集、数据处理、数据挖掘、标注质检、训练集构建、模型训练、模型评测、问题样本回流等完整链路。 职位要求 计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上后端开发、数据平台、AI 平台或数据工程相关经验；熟练掌握 Go / Python 中至少一种语言，具备良好的后端工程能力，能够独立完成复杂业务模块设计、开发和线上问题定位；同时具备 Go 后端开发与 Python 数据处理 / 任务编排经验者优先；熟悉非结构化数据或多模态数据管理场景，理解图片、视频、点云、文本、标注数据等数据的采集、存储、索引、检索、处理和转化流程；熟悉数据流水线系统设计，理解任务编排、DAG、状态机、失败重试、幂等、一致性、任务调度、日志追踪、产物管理等工程问题；熟悉 MySQL / PostgreSQL、Redis、消息队列、对象存储、日志监控等后端基础组件，有大规模数据处理链路建设经验者优先；熟悉 Milvus、Elasticsearch、Argo Workflows / Airflow、Iceberg等组件之一，理解向量检索、标签检索、任务编排、湖仓表管理等相关工程问题者优先；了解 AI 数据闭环、训练数据生产、自动标注、数据挖掘、样本筛选、数据集版本管理等场景，有自动驾驶、机器人、多模态模型、MLOps 平台经验者优先；具备较强的问题拆解能力、工程抽象能力和
中/高级后端开发工程师（AI算力平台） 深圳、北京 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 参与 AI 算力平台 / MaaS 平台后端系统建设，负责统一网关、租户、权限、Token / 证书、配额、审计、计费等核心能力；2. 负责在线推理服务管理能力建设，包括模型注册、模型部署、版本管理、灰度发布、服务升级 / 回滚、限流、路由、请求追踪等；3. 负责训练 / 微调任务系统建设，包括任务提交、任务队列、任务状态机、日志追踪、Checkpoint / 模型产物管理，以及训练任务生命周期管理；4. 对接 Kubernetes、腾讯云 TI-ONE、Ray、PyTorchJob 等云原生与 AI 任务系统，实现模型推理、训练、微调任务的自动化编排；5. 参与 GPU 资源管理与调度能力建设，支持资源池管理、配额控制、任务排队、成本统计、资源利用率分析等能力；6. 与算法、推理优化、SRE
分布式存储开发工程师 武汉、北京 校招 正式 软件研发类 2027届校园招聘计划 职位描述 1、负责分布式KV存储、数据库系统的设计和开发，保障系统在高并发场景下的高效、稳定；2、支持业务存储需求，帮助用户改善存储产品使用体验。 职位要求 1、熟练掌握常用的数据结构和算法，编程能力过硬；2、熟悉Linux操作系统原理，掌握常见网络、多线程模型及性能优化方法；3、具有Linux平台下C/C++/Golang编程经验；4、熟悉主流存储、数据库系统原理：Memcache、Redis、LevelDB/RocksDB、TiKV、HBase、MySQL、PostgreSQL等一种或多种存储系统原理；5、有技术钻研热情，问题定位能力、学习能力强，良好的沟通能力和团队合作能力；6、统招本科及以上学历，27年应届毕业生。具有以下条件者优先：1、有大规模分布式存储系统研发经验；2、开源社区的活跃贡献者。 投递...
资深 Agent 工程师（Tripo Studio · Canvas Agent） Beijing Experienced Full-time Responsibilities 【我们在做什么】Tripo 做 3D 生成：把文本、图片和交互变成可交付的 3D 资产。https://tripo3d.ai本岗位在 Agent 团队，负责 Studio 中的 Canvas Agent：把自然语言、参考图和画布操作，编排成可执行的创作流程。工作重点是 Agent 架构、评测，以及效果、成本、时延之间的取舍。【你将负责】1. 端到端创作链路：基于自然语言、参考图和画布交互，规划并执行「生成 → 检查 → 分割 / 局部编辑 → 贴图 → 重拓扑
Canonicals Device Delivery Team works with tier-1 OEM and ODM customers to pre-load Ubuntu Desktop and Ubuntu Core, bringing Ubuntu directly to millions of users. As a Software Engineering Manager you will lead and manage 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。