Python Agentic  Jobs In Shenzhen - 15 Job Positions Available

AI Agent研发 12-20KCNY/月 深圳 正式 研发 - 高级技术职位 职位描述 为什么这个职位与众不同？我们不需要你来写枯燥的 CRUD 业务代码，我们希望你作为真正的“AI 原住民”，带着新工具来彻底“整顿”职场 。 在这个岗位上，你将化身为企业数字员工的“造物主”。你构建的不是普通的软件系统，而是具备思考、规划和执行能力的 AI Agent。它们将成为业务线 Orchestrator（协同者）们最强大的外挂大脑和执行手脚 。 你将要“折腾”什么？（岗位职责）1. 打造超级“数字员工”：基于前沿大语言模型（LLM），设计并开发具备多步推理、工具调用能力的 AI Agent 及 Agentic Workflow，直接替代和优化传统业务链条 。2. 赋予 Agent “手和眼”：将 AI Agent 与我们跨境出海全链路（流量、销售、供应链等 ERP/CRM 系统）深度集成，开发并封装供 Agent 调用的

About Amartha At Amartha, we empower micro-businesses across Indonesia, enabling growth and equal prosperity. Weve supported over 3.5+ million enterpreneurs–mostly women–by disbursing 2 billion USD in funding. As we step into 2026, Amartha is evolving into

Location: Fully Remote Type: Internship (Unpaid / High Learning & Portfolio Impact) Duration: 3 – 6 Months Pathways: Direct consideration for Full-Time & Paid Roles upon successful completion About Wing Wing is on a mission to

强化学习算法工程师-2027届 AI 深圳 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 本岗位聚焦于金融垂类大模型的后训练与智能体应用，核心使命是利用强化学习（RL）技术实现智能体行为的深度优化与价值观对齐，并优化其在智能体系统中的表现。你将主导从金融环境模型构建、RL智能体训练到Harness/Loop闭环搭建的全链路研发，确保大模型在金融高敏场景下具备极高的可靠性、安全性与可控性。岗位职责：1、金融大模型强化对齐研发：负责金融场景下的Agent RL后训练开发，主导环境模型（Environment Model）设计与Agent RL训练（涵盖PPO、GRPO等算法），完成模型调优与业务落地，全面提升模型的有用性、安全性及金融专业推理能力。2、决策场景策略优化：针对金融对话、量化交易及投资决策等场景，构建基于强化学习的策略优化框架，自主搭建智能体Harness/Loop系统，通过AI技术与业务的深度融合，显著提升核心业务指标。3、前沿对齐技术探索：追踪并应用世界模型（World Model）、Agentic RL等前沿技术，探索高效、轻量的训练路径，降低计算成本，提升模型迭代效率。4、评估体系与数据闭环：设计并迭代环境与奖励建模体系，结合人工反馈与自动化指标，构建可量化的模型行为评估闭环，驱动智能体技能的持续进化。5、技术创新与落地：紧跟强化学习与大模型智能体领域的学术前沿，探索以可扩展的方式推动技术创新在金融场景中的规模化应用。 职位要求 1、学历背景：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、应用数学、统计学等相关专业。2、理论基础：深入理解强化学习核心算法（PPO、DQN、策略梯度等）；熟悉大模型后训练范式（SFT、RLHF、DPO、GRPO）及智能体Harness/Loop的构建原理。3、工程能力：精通Python，熟练掌握PyTorch或JAX（有JAX实战经验者优先）；具备优秀的工程落地能力，能独立完成从模型训练调优到智能体系统搭建的全流程开发。4、项目经验：具有大模型微调或RL训练的实际项目经验（含实验室研究或实习经历）；熟悉主流RL训练框架（如VERL、TRL、OpenRLHF等）；具备基于Agent框架（如Pi-Agent、OpenAgent等）搭建智能体系统并解决实际业务问题的能力。加分项：1、在NeurIPS、ICML、AAAI等顶级会议发表过RL或LLM相关论文；2、具备奖励模型设计、偏好数据构建或线上策略优化经验；3、拥有金融智能体系统的搭建与部署经验，或对金融市场有深刻理解和浓厚兴趣。 投递...

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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 → 可视化看板，一人端到端打通全链路-

智能体数据工程师（仿真环境方向） 深圳 社招 全职 技术 职位 ID：A18475 职位描述 主要负责智能体任务沙盒的构建与扩增，面向文本模型和多模态模型，建设可交互、可复现、可验证的仿真任务执行环境，为智能体训练、评测及数据生产提供支持。主要职责1、构建和维护智能体任务沙盒，覆盖代码执行、命令行、浏览器、GUI、文件系统等环境；2、面向文本及图像、音频、视频等多模态场景，设计并扩增可交互的 Agentic 任务；3、将真实业务场景转化为包含初始状态、工具、环境和验证规则的可执行任务；4、支持沙盒任务的批量运行、轨迹采集、结果验证和数据质量管理；5、优化沙盒环境的可复现性、运行稳定性、执行效率及资源成本。 职位要求 1、具备扎实的 Python 编程能力和良好的工程化实践；2、有容器、远程执行、浏览器自动化或 GUI 自动化相关经验；3、熟悉 Docker、文件系统、网络、进程及权限隔离等基础技术；4、理解智能体的工具调用、环境交互、执行轨迹和结果验证机制；5、具备较强的场景抽象能力，能够将业务流程构造成可运行、可验证的任务。加分项1、参与过文本或多模态 Agent 的训练数据、rollout 或自动化评测建设；2、有 Agent 沙盒、代码执行平台或仿真环境开发经验；3、熟悉 Kubernetes、Ray 等分布式调度与大规模任务运行框架；4、有任务生成、环境扩增、合成数据或自动验证器相关经验。 投递...

AIGC 内容生成能力建设主责 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 设计 职位描述 使命以AIGC 赋能 Anker 全球设计团队及营销团队——在保障品牌完整性与一致性的前提下，实现设计及营销内容规模化、效率倍增与质量无妥协；制定并持续迭代 3 年 AIGC 能力建设路线蓝图，与 Design、Marketing、IT等多部门协作共创；主导内部 AIGC 工具链/智能体研发 / 选型（文本、图像、视频、3D），推动与 Anker 内部 IT系统集成，建立维护品牌语调 Prompt/Model Library，确保输出与Anker品牌设计语言一致；将 AIGC 流程嵌入产品设计、营销传播与本地化等关键价值链节点，缩短 go‑to‑market 周期，建立内容质量及效率指标体系（Brand Tone