高级基础设施运维工程师（大模型/AIGC）上海、北京全职互联网 / 电子 / 网游 - 研发职位描述1、从0到1算力平台建设：负责大模型训练集群的物理规划与资逻辑部署，包括GPU服务器选型、高速无损网络（RoCEV2/IB）架构设计及计算存储资源分配2、大模型训练保障：深度参与百卡级大模型训练任务的运维，优化NCCL通信性能，解决训练过程中的掉卡、慢卡、断点续训及存储IO瓶颈问题3、模型账号网关开发：从零搭建企业级三方模型（OpenAl、Claude、文心一言等）账号聚合网关，实现Token计费统计、多租户限流、Key池自动轮询与容灾切换4、调度与平台化：维护基于Kubernetes（KubeRay/Volcano）或Slurm的高效调度系统，提升GPU资源利用率5、监控与安全：建立精细化的GPU硬件监控体系（如DCGNM），负责API调用的安全审计与内容过滤机制职位要求1、硬核背景：3年以上基础设施运维经验，至少完整参与过一个大模型（LLM）从环境搭建到持续训练的生命周期2、网关能力：精通Golang、Python或Java至少一种后端语言，具备模型API网关或反向代理系统的开发经验，熟悉高并发下的流量治理3、算力专家：深入理解NVIDIAGPU架构，熟悉并行计算框架（DeepSpeed、Megatron-LM）在底层资源上的映射与调优4、网络与存储：熟练配置RoCEv2无损网络（PFC/ECN），了解Lustre、GPFS或JuiceFS等并行文件系统在Al场景下的最佳实践5、工程素养：具备极强的故障排查能力，对系统稳定性有执念，能通过自动化手段（MCP、Ansible、Terraform）解决规模化运维难题加分项：· 有国内外主流模型（如GPT,Claude,DeepSeek,Qwen）深度集成与成本优化经验· 在GitHub有知名Al基础设施、网关或模型运维相关开源项目页献· 熟悉国产算力平台(华为异腾、寒武纪等)的适配与混合训服投递...
【日常实习】AI Agent算法工程师上海、深圳、杭州实习研发日常实习职位描述岗位使命：作为AI Agent工程师，你将深度参与面向3D打印领域的复杂排障与打印质量自动优化智能体系统的研发工作。你将在资深工程师的指导下，接触并实践AI Agent技术的前沿范式，包括Agent Skills模块化能力工程、Harness Engineering工程化治理体系等，在真实工业场景中动手构建能够自主诊断3D打印异常、自动调优打印参数的AI系统，获得工程化实战成长。核心职责:1. Agent系统模块开发与调试协助开发基于LangGraph/AutoGen等主流框架的Multi-Agent工作流模块，参与感知—诊断—决策—执行闭环系统的功能迭代，负责模块单元测试与线上问题排查。2. Agent Skills能力封装在导师指导下，将3D打印领域的具体排障知识（如喷嘴堵塞检测、翘曲根因推理、参数补偿逻辑等）封装为标准化、可复用的Agent Skills组件，参与Skills注册机制的工程化建设。3. 提示词工程与优化实验参与核心Agent的提示词设计与迭代优化实验，协助建立提示词版本管理与自动评估流程，探索TDAD等提示词自优化方法论在3D打印排障场景中的落地路径。4. 数据处理与知识库建设协助整理3D打印故障案例、传感器数据及工艺知识，参与RAG知识库的构建、清洗与评估，支撑Agent排障诊断能力的持续增强。5. 技术调研与工程支撑持续跟踪Agent工程化、LLM应用等领域前沿论文与开源项目，输出技术调研报告，为团队技术选型提供参考依据。职位要求基础技术能力1. 熟悉Python编程，代码规范、逻辑清晰，有独立完成功能模块开发的能力2. 了解大语言模型（LLM）基本原理及主流API调用方式（OpenAI/Claude等），有Prompt Engineering实践经验3. 了解至少一种AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/LangChain等），有跑通Demo或课程项目经验者优先4. 了解向量数据库基本概念（FAISS/ChromaDB/Milvus等），有RAG相关实践经验者优先 学习与工程素养1. 在读本科（大三及以上）或硕士研究生，计算机、软件工程、自动化、人工智能等相关专业2. 每周可保证 至少3天 稳定到岗（远程或现场），实习周期 3个月以上3. 具备良好的自驱力与文档习惯，能独立拆解任务并按时交付 加分项1. 有AI Coding工具（Cursor/Claude Code/Copilot等）的实际使用经验2. 对3D打印、机器人、工业制造等硬件领域有兴趣或背景知识3. 有开源项目贡献、技术博客或GitHub活跃记录4. 参与过Agent/LLM相关课程项目、比赛或科研课题投递...
【日常实习】AI Agent 系统平台工程师上海、深圳、杭州实习研发日常实习职位描述岗位使命作为系统平台工程师，你将深度参与支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台的研发工作。你将在资深系统工程师的指导下，接触并实践高性能Agent Runtime引擎、工具调用框架、可观测性体系等工程化前沿课题，在真实的大规模分布式系统环境中磨砺系统设计与工程实现能力，获得高速成长。核心职责1. Agent运行时模块开发与调试协助开发Agent Runtime的核心功能模块，包括生命周期管理、上下文窗口管理、任务状态持久化等基础能力，参与模块单元测试、集成测试与线上Bug排查修复。2. 工具链与插件框架建设参与在导师指导下，参与Tool/Plugin注册与调用框架的功能迭代，协助完善动态工具发现机制、权限控制逻辑及沙箱隔离执行方案，负责相关模块的文档撰写与测试用例补充。3. Agent编排与工作流支撑协助基于LangGraph/AutoGen等框架完善Agent编排引擎的局部功能，参与多智能体协作调度流程的调试与优化，支撑工作流DAG定义与动态任务路由逻辑的工程实现。4. 可观测性体系建设协助参与Agent全链路可观测性基础设施的建设，协助接入Tracing/Logging/Metrics采集管线，协助开发Agent执行轨迹的可视化分析工具，支撑系统稳定性监控需求。5. 技术调研与工程支撑持续跟踪Agent基础设施、MCP/A2A协议、云原生编排等领域的最新进展，输出有实质内容的技术调研报告，为团队架构演进提供参考输入。职位要求基础技术能力1. 熟练掌握至少一门编程语言（Python/Go/Java均可），代码风格规范，具备独立完成功能模块开发的能力2. 了解分布式系统基本概念（如消息队列、服务调用、状态管理等），有相关课程学习或项目实践经验3. 了解Docker/Kubernetes基本使用，能够在容器化环境中部署和调试服务4. 了解大语言模型基本原理及主流API调用方式，有Agent框架（LangChain/LangGraph/AutoGen等）的基础使用经验者优先学业与时间要求1. 在读本科（大三及以上）或硕士研究生，计算机、软件工程、信息工程等相关专业2. 每周可保证 至少4天 稳定工作，实习周期 3个月以上3. 具备良好的自驱力与文档习惯，能独立拆解任务并按时交付加分项1. 有Kafka/Flink/Spark/Ray等大数据或流计算系统的学习或使用经验2. 有AI Coding工具（Cursor/Claude Code/Copilot等）的实际工程使用习惯3. 有开源项目贡献记录或活跃的GitHub主页4. 对系统性能优化、高并发架构设计有浓厚兴趣投递...
【暑期实习】AI Agent 系统平台工程师上海、深圳、杭州实习研发27届暑期实习职位描述岗位使命作为系统平台工程师，你将深度参与支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台的研发工作。你将在资深系统工程师的指导下，接触并实践高性能Agent Runtime引擎、工具调用框架、可观测性体系等工程化前沿课题，在真实的大规模分布式系统环境中磨砺系统设计与工程实现能力，获得高速成长。核心职责1. 专题课题独立攻关认领一个与Agent运行时或平台框架强相关的工程专题课题（如：Agent长程任务断点恢复机制设计与实现、基于LangGraph的多智能体编排引擎性能优化、Tool调用安全沙箱隔离方案原型验证、Agent全链路Tracing可观测性体系建设等），在导师指导下完成端到端的方案设计与工程实现。2. 核心平台能力建设参与深度参与Agent Runtime或开发框架的关键模块研发，包括但不限于：状态持久化存储、Token预算管理策略、上下文压缩算法、工具调用链路优化、Agent执行轨迹分析等，产出可集成上线或可复用的代码成果。3. 系统性能评估与基准测试设计合理的基准测试方案，建立延迟、吞吐量、资源利用率、可靠性等量化评估指标，对所负责模块进行系统性性能验证与瓶颈分析，输出完整的性能报告与优化建议。4. 开发者体验与SDK建设参与Agent SDK/CLI/API的模块化封装工作，协助完善开发者文档与最佳实践规范，从开发者视角提出并落地提升框架易用性的具体改进方案。5. 前沿技术探索与创新输出结合课题方向，主动调研MCP/A2A协议标准化、云原生Agent调度、Agent评估体系（SWE-Bench/TAU-Bench等）等最新进展，提出具有创新性的工程方案，鼓励在实习期间产出技术分享、开源贡献或论文/专利思路。职位要求基础技术能力：1. 熟练掌握至少一种系统级语言（Go/Java/Rust之一）或Python，具备扎实的编程功底与独立完成完整项目的工程能力2. 理解分布式系统核心概念（分布式一致性、消息队列、状态管理、高可用架构等），有相关系统（Kafka/Flink/Spark/Ray/Redis等）的实际使用或开发经验3. 熟悉Docker/Kubernetes基本原理与操作，有微服务或云原生环境下的系统部署与调试经验4. 了解至少一种主流AI Agent框架（LangGraph/AutoGen/LangChain/Strands等）的设计理念，理解工具调用、工作流编排、记忆管理等核心机制5. 了解大语言模型推理服务基本原理，有RAG系统或向量数据库使用经验者优先学业与时间要求：1. 在读本科（大三及以上）、硕士或博士研究生，计算机、软件工程、信息工程等相关专业2. 可连续全职实习 3个月以上，保证每周出勤4天以上综合素质1. 对构建高可靠、可扩展的Agent基础设施平台充满热情，有强烈的工程质量意识与结果导向2. 具备出色的跨团队沟通能力，能与AI算法工程师、平台工程师和业务团队高效协作3. 有良好的技术文档写作能力，能清晰表达系统设计思路、接口规范与实验结论4. 能快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，对将分布式系统经验迁移至Agent基础设施这一全新领域充满探索欲加分项1. 有从0到1设计并实现某一分布式系统组件、Agent框架模块或平台基础设施的完整经历2. 熟悉Agent评估体系（SWE-Bench/TAU-Bench等），有自动化评测集构建或基准测试经验3. 有AI Coding工具（Claude Code/Cursor/Codex CLI等）的深度工程使用经验，具备AI辅助开发的工程化思维4. 在开源社区有高质量项目贡献（尤其是Agent框架、分布式系统或大数据领域）5. 了解GPU集群管理或模型推理优化（vLLM/TensorRT等）的基本原理6. 熟悉多语言技术栈（Go + Python为佳），有跨语言异构系统的设计或集成经验7. 在ACM-ICPC/系统类竞赛中获奖，或在OSDI/SOSP/ATC/EuroSys等系统顶会发表过相关论文投递...
机器人Agent开发实习生上海实习职位描述1. 参与场景化 Agent 设计与开发面向导览、导购、接待等机器人业务场景，参与 Agent 流程设计、任务拆解、多轮对话和异常处理。2. 参与 Agent 框架与 AgentOS 能力建设协助建设 Agent Runtime、Workflow、Memory、Tool Use 等基础能力，支持不同场景 Agent 的快速配置、调试和迭代。3. 设计和接入 Agent 工具能力参与定义机器人 Agent 可调用的工具接口，包括知识库检索、业务系统查询、预约登记、商品推荐等能力，让大模型能够稳定调用工具完成任务。4. 优化 Prompt、Workflow 和行为约束针对不同机器人角色和场景，设计 Prompt、流程模板和约束规则，提升 Agent 回复、决策和工具调用的稳定性。5. 参与 Agent 仿真评测与数据分析参与测试 Case 设计、运行 Trace 分析、失败样本标注和效果评估，推动 Agent
AI Agent系统平台工程师 - Agent运行时与框架体系方向深圳、上海、杭州全职研发职位描述岗位使命负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台。你将站在大模型工程化落地的最前沿，设计并实现高性能、高可用、可扩展的Agent运行时引擎、编排调度核心、工具调用框架及可观测性体系，为上层业务Agent提供稳定、高效、安全的底层基础设施与开发范式。如果你拥有大数据/分布式系统基础设施的深厚背景，并对将大模型能力转化为可规模化运行的Agent系统充满热情，这正是属于你的机会。核心职责1. Agent运行时系统（Runtime）设计与研发：负责Agent Runtime内核的设计、研发与性能优化，涵盖Agent生命周期管理、状态持久化、上下文窗口管理、长程任务执行与断点恢复等核心能力，保障智能体核心引擎稳定高效运行。2. Agent编排框架与工作流引擎：基于LangGraph/AutoGen/Strands等主流框架理念，设计并实现Agent编排引擎，支持多智能体协作调度、复杂状态机与工作流DAG定义、动态任务路由与负载分发，构建统一的Agent执行通道抽象。3. 工具链与基础设施底座：构建Tool/Plugin注册与调用框架，支持动态工具发现、权限控制、安全沙箱隔离执行；设计大规模Sandbox系统与公司级Agent Tool网关，保障多租户场景下的安全与资源隔离。4. 大规模Agent系统集成与性能优化：深度结合分布式计算、流处理与高并发系统设计经验，优化端到端LLM推理调用链路，实现Token预算管理、上下文压缩、提示词缓存与模型路由策略，持续降低系统延迟与成本。5. Agent可观测性与治理体系：建设全链路可观测性体系，覆盖Tracing、Logging、Metrics及Agent执行轨迹追踪与分析；构建Agent行为合规检测、Prompt漂移监控及自动化质量评估与回归验证管线。6.开发者平台与SDK建设：模块化输出Agent开发套件，封装API/SDK/CLI，降低业务团队Agent构建与调优门槛；定义并维护Agent开发规范与最佳实践，支撑业务场景快速集成与规模化交付。7. 前沿技术探索与架构演进：持续跟踪业界Agent基础设施、MCP/A2A协议、云原生编排等方向的技术进展，推动新技术在平台中的规模化落地，持续迭代架构以适应不断增长的智能体规模与复杂度需求。职位要求必备技术能力1. 精通至少一种系统级编程语言（Go/Java/Rust）与至少一种AI/脚本语言（Python），具备扎实的编程功底与优秀的系统设计能力；2. 具备3年以上分布式系统或大数据基础设施（如Kafka、Flink、Spark、Ray、HDFS、消息队列等）的设计开发经验，深刻理解分布式一致性、状态管理、高可用架构与弹性伸缩等核心概念；3. 熟悉Docker/Kubernetes等云原生技术栈，具备微服务架构、服务网格（Service Mesh）、容器编排、CI/CD流水线的工程实践经验；4. 熟悉至少一种主流AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/LangChain/Strands等）的设计理念与底层实现，理解Agent工作流编排、工具调用、记忆管理等核心机制；5. 理解大语言模型（LLM）基本原理与推理部署流程，有RAG系统、向量数据库或模型服务化的工程经验；6. 具备良好的系统抽象能力与组件化设计思维，熟悉事件驱动架构、插件化架构等常见架构模式。经验背景：1. 在大数据平台、分布式调度系统、云原生PaaS平台或高并发消息系统等相关领域有项目实践经验者优先；2. 有Agent运行时系统、Agent平台基础设施或LLM推理服务平台的设计开发经验者优先;3. 熟悉多租户系统设计，具备大规模系统部署、性能优化与容量规划经验;4. 有AI Coding工具（如Claude Code、Cursor、Codex等）的深度使用经验，具备AI辅助开发的工程化思维综合素质：1. 具备优秀的系统抽象、问题拆解与工程架构能力，对构建高可靠、可扩展的Agent基础设施充满热情2. 拥有出色的自驱力、学习能力和跨团队沟通协作能力——你将同时与算法团队、平台工程团队和业务团队深度合作3. 能够快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，在快节奏环境中持续学习并输出高质量工程成果4. 对将大数据/分布式系统经验迁移至AI Agent基础设施这一全新领域充满探索欲与使命感加分项1. 有从0到1构建Agent开发框架、Agent运行时或智能体平台的核心架构经历2. 熟悉Agent评估体系（如SWE-Bench、TAU-Bench等），有自动化评测集构建经验3. 了解强化学习（RL）训练基础设施（采样、Reward、回放、训练闭环），有与算法团队协作优化Agent能力的工程经验4. 在开源社区有高质量项目贡献（尤其是Agent框架、分布式系统或大数据领域）5. 有GPU集群管理、模型推理优化（vLLM/TensorRT等）的实践经验6.
AI Agent算法工程师 - 3D打印复杂排障与打印质量自动优化方向深圳、上海、杭州全职研发职位描述岗位使命负责设计、开发并持续进化面向3D打印领域的复杂排障与打印质量自动优化智能体系统。你将站在AI Agent技术的最前沿，运用Agent Skills模块化能力工程、Harness Engineering工程化治理体系和Agent自优化等新兴范式，打造能够自主学习、自我进化、精准诊断3D打印异常根因并自动调整打印参数以交付完美打印质量的AI系统，彻底重塑3D打印的智能运维标准。核心职责1. 多智能体系统与自主进化：基于LangGraph/AutoGen等框架设计感知—诊断—决策—执行闭环的Multi-Agent系统，实现复杂排障任务的工作流编排、状态管理、分层记忆与协同推理，保障系统稳定性与线上监控，实现Harness Engineering工程化治理。2. Agent Skills能力工程：将3D打印排障与质量优化的领域能力模块化为可组合、可复用的Skills（如喷嘴堵塞诊断、翘曲根因推理、参数自动补偿等），建立Skills注册与动态加载机制，实现通用Agent按需获取专业技能。3. Agent架构自优化：构建外循环优化框架，将完整Harness程序（含提示词、工具定义、上下文管理等）作为优化对象，通过历史Harness的因果推理实现架构级自主改进，驱动排障准确率与效率持续进化。4. AI Coding与自动化质量优化：运用AI Coding Agent辅助开发打印参数推理、缺陷识别与校正策略等核心模块，引入测试驱动自纠正机制降低回归风险；深度集成打印机传感、控制API及切片软件，实现从缺陷感知到参数自适应调整的全自动化闭环。5. 前沿技术探索与落地：持续跟踪Agent工程化、自优化及AIGC等领域前沿，深度结合3D打印材料与工艺知识，将创新技术转化为解决实际工业问题的生产力，并参与技术评审与架构设计。职位要求必备技术能力1. 精通Python，深度理解至少一种主流AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/Strands等），具备多智能体系统或复杂状态编排工作流的实际项目经验。2. 深入理解Harness Engineering工程化理念，有Agent系统工具编排、记忆管理、状态持久化及错误恢复等核心组件的设计开发经验。具有提示词工程深度实践经验，理解或实践过TDAD等提示词自优化方法论者优先。3. 熟悉Agent Skills能力模块化设计范式，具备将业务能力封装为可复用Skills的实践经验。4. 熟悉大语言模型（LLM）原理及应用，有RAG系统、模型微调（LoRA/QLoRA）的实际项目经验。5. 熟悉向量数据库（Milvus、FAISS、ChromaDB等）及传统数据库，了解图数据库基本原理。经验背景1. 在智能运维（AIOps）、工业故障诊断、任务型对话系统或Agent工程化等领域有项目实践经验。2. 有处理复杂业务逻辑、构建多步骤决策系统的经验，能设计高效、可靠且具备自进化能力的技术方案。3. 有AI Coding实践经验（如使用Claude Code、Cursor、Codex CLI等AI编码代理进行开发），理解AI辅助开发的工程化实践。4. 有3D打印、增材制造或相关硬件领域知识或项目经验者优先。综合素质1. 具备优秀的问题抽象、分析、拆解与工程化解决能力，对Agent系统工程化与自主进化充满热情。2. 拥有出色的自驱力、学习能力和跨团队沟通协作能力（将同时与AI算法团队、3D打印硬件工程师和领域专家深度合作）。3. 能快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，在快节奏环境中持续学习并高效输出。4. 对构建能自主诊断数百种3D打印故障模式并自动优化打印质量、具备自我进化能力的AI系统充满使命感。加分项1. 在Agent自优化（Meta-Harness）、提示词自动优化（TDAD）等方向有实际工程探索或开源贡献。2.
Location: Shanghai, China Thales is a global technology leader trusted by governments, institutions, and enterprises to tackle their most demanding challenges. From quantum applications and artificial intelligence to cybersecurity and 6G innovation, our solutions empower critical
全栈工程师上海工程类硕士及以上3-5 年职位描述1.前后端开发：使用 HTML、JS 结合 React 或 Vue 等框架完成前端开发；运用 Python 搭配 Django、Flask 等后端框架构建后端服务，负责数据库设计、API 开发及基础功能模块实现;2.爬虫与数据处理：利用 Scrapy 等框架进行数据抓取，处理各类反爬虫机制；完成抓取数据的清洗、预处理，并根据需要进行数据标注工作，为后续业务提供优质数据支持;3.测试运维：执行单元测试、集成测试等全流程测试工作，包括CICD pipeline构建等；负责 AI agent 及相关平台的日常运维，能使用 Linux 进行服务器管理，通过 Docker 实现容器化部署与自动化运维。职位要求1. 熟练掌握至少1门前端或后端编程语言，有软件开发项目经验;2. 具备良好的问题分析和解决能力;3. 责任心强，学习能力强，具备良好的沟通及团队协作精神;4. AI 技术应用（加分）：具备主流大模型、常见AI工具使用经验，能将 AI 工具融入业务流程，探索创新应用场景。职位信息部门： 数字基础设施部投递...
职位描述关于我们： 我们正在用大模型技术重构教育体验，打造真正个性化、有启发性的 AI Tutor。 如果你厌倦了“画原型-写PRD-催开发”的流水线日常，如果你每天都在疯狂测试各种大模型、手搓Prompt、甚至自己用Python跑API，如果你坚信AI能带来教育平权和体验革命——欢迎加入我们。 你将负责： 1. 定义下一代AI Tutor体验： 负责C端 AI Tutor 产品的整体架构与核心交互设计。不再局限于传统的UI/UX，而是设计用户与AI的对话逻辑、多模态互动和教学引导路径。 2. 探索模型能力与工程落地： 深入业务场景，梳理复杂的教学逻辑并转化为可落地的 AI Workflow。通过手写Prompt、搭建测试集、调优参数，不断逼近甚至突破模型的能力边界。 3. 数据驱动的认知进化： 建立基于AI交互的数据飞轮。不只是看传统的DAU/留存，还要通过对模型回答的Bad Case分析、用户对话意图挖掘，倒推模型微调（Fine-tuning）需求或工程化优化策略。 4. 全球化视野与本地化适配： 深入洞察海内外用户习惯，结合教育心理学，将先进的AI能力封装为符合当地文化和教育诉求的C端爆款功能。 职位要求我们希望你： 1. 绝对的 AI Native： - 各种SOTA大模型的重度用户，对当前主流LLM的能力长板、短板（如幻觉、逻辑推理缺陷）有清晰的第一性原理认知。 - 动手能力强：不仅能写出高质量的 System Prompt，还能熟练使用 Claude
FIND YOUR BETTER AT AIA We don’t simply believe in being ‘The Best’. We believe in better - because there’s no limit to how far ‘better’ can take us. We believe in empowering every one of
Position Overview We are seeking AI Engineers to join the Data Science team to design, build, and deploy GenAI and Agentic AI solutions for cancer research, biometrics, clinical research, and broader R&D workflows. The role will
AI Agent 开发实习生（通用智能平台方向）上海实习互联网 / 电子 / 网游职位描述1、AI Agent 架构与开发：基于大语言模型（LLM）， 参与设计与开发智能体（AI Agent）及多智能体协同工作流（Workflow）；2、Native AI 应用落地：结合自动驾驶台架测试、路测数据分析等业务场景，开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用（Tool Calling）能力的 AI 应用；3、自动化诊断与工具链建设：利用 Agent 技术重构或赋能现有的自动化诊断与分析工具，实现问题的快速定位、数据可视化及测试用例的自动生成；4、系统集成与性能优化：负责大模型与现有自动驾驶平台系统、API 的对接，持续优化 Prompt，提升 Agent 的响应速度、稳定性和执行准确率。职位要求1、教育背景：计算机、人工智能或相关专业，具备扎实的专业基础；2、编程能力：熟练掌握 Python 开发（熟悉 C++ 为加分项），熟悉异步编程，具有良好的代码规范和工程化落地能力；3、AI Agent 经验（核心）：具备 AI Agent 或大模型应用开发经验，深入理解 Agent 的核心组件（如 Planning、Memory、Tools），熟练使用 LangChain、LangGraph、AutoGen 等至少一种主流框架；4、大模型基础：熟悉 Prompt Engineering
This is Adyen Adyen provides payments, data, and financial products in a single solution for customers like Meta, Uber, H&M, and Microsoft - making us the financial technology platform of choice. At Adyen, everything we do
Key Responsibilities Collaborate with software leads, programmers, measurement systems engineers, manufacturing teams, and other cross-functional partners to understand requirements, expected behavior, and regional implementation needs. Develop, maintain, and execute test plans, test cases, and test scenarios
基础设施研发架构师上海社招全职研发 - 基础架构职位描述职位描述1. 负责设计并构建服务于AI业务的基础设施即服务（IaaS）架构，主导从物理资源（计算、存储、网络）到标准化、服务化、可编排的逻辑资源的抽象、封装与管理体系。2. 规划与设计IaaS核心控制平面与数据平面的整体架构，确保资源调度、供给、运维、治理的自动化与高效率，并与上层AI平台（训练/推理/大模型）无缝对接。3. 主导计算服务架构：设计涵盖GPU/CPU等异构算力的资源池化、弹性供给、性能隔离与生命周期管理方案。4. 主导存储服务架构：设计满足AI数据密集型工作负载的存储服务体系，包括高性能并行文件系统、对象存储、缓存加速等服务的统一抽象与供给。5. 主导网络服务架构：设计并优化数据中心网络与服务网络，构建高性能、高可用的网络互联、负载均衡、多租户隔离及安全策略管理能力。6. 负责IaaS层与平台层（CMDB、流程引擎、资源管理平台） 的深度融合架构设计，打通资源定义、审批、供给、监控、回收的全闭环自动化链路。7. 制定IaaS服务的技术标准、API规范、多租户模型与配额管理体系，驱动基础设施的云化与服务化转型，提升资源利用率和运营效率。8. 作为基础设施架构的核心决策者，与硬件、运维、安全及AI平台团队紧密协作，规划和落地面向未来大规模AI业务的技术架构演进路线。职位要求1. 本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，5年以上基础设施领域研发与架构经验，其中至少2年专注于IaaS、云计算底层或大规模私有云架构设计。2. 精通至少两个核心IaaS领域（计算虚拟化/容器化、软件定义存储、软件定义网络）的架构原理与主流技术栈（如KVM/VMware，Kubernetes，Ceph，软件定义网络方案等）。3. 具备大规模（千节点以上）数据中心或云平台基础设施的端到端架构设计经验，深刻理解从物理资源到服务交付的全链路技术挑战。4. 熟练掌握Go/Java/Python等至少一门语言，具备通过代码清晰表达架构意图和进行关键技术验证的能力。5. 对分布式系统设计、高可用性、可扩展性及容错性有深厚的理论功底和丰富的实战经验。6. 具备优秀的战略思考、复杂问题分解及跨领域技术整合能力，能够高效与各层级技术及非技术人员沟通，推动重大架构决策落地。投递...
Do you have exceptional data capabilities? Would you like to join a Global leader in Legal Analytics and Technology? Role Overview The Machine Learning Engineer develops, deploys, and maintains scalable AI/ML solutions that meet production standards.
Do you have exceptional data capabilities? Would you like to join a Global leader in Legal Analytics and Technology? Role Overview The Machine Learning Engineer develops, deploys, and maintains scalable AI/ML solutions that meet production standards.
ABOUT THE POSITION We are looking for a Senior AI Engineer to help design and deliver agentic AI systems that power R&D tooling for video game asset pipelines and production workflows. You will help shape the
AI Agent工程师上海全职芯片板块职位描述团队产品介绍我们的团队，是将大模型与 Agent 能力以产品形态从 0–1 落地到真实业务，并与自研芯片深度结合，构建覆盖云端到端侧的智能化基础设施。已上线 / 在建产品：CUDAGen：面向自研芯片的 LLM 驱动 CUDA 算子自动生成与自迭代优化平台，对接自研芯片工具链。数据分析 Agent：多 Agent 系统，支撑数据查询、分析与可视化。Agentic 平台（建设中）：对业务团队与生态开发者输出的 Agent 开发套件，封装 Agent 编排、工具调用、记忆、评测、多 Agent 协同等通用能力，加速业务侧 AI 应用快速搭建。未来规划方向：板端 AIOS：基于自研芯片的平台，把大模型推理与 Agent 运行时下沉到自研芯片软件侧，统一调度芯片侧 CPU / GPU / NPU 等异构算力，构建原生 Agent的下一代智能板端OS。CUDAGen 学术化：方法体系沉淀为论文对外发表。岗位职责参与 AI