岗位职责 参与产品需求分析与技术方案讨论，根据开发规范与流程独立完成模块设计、编码、测试及相关技术文档编写。 负责核心业务系统及服务端应用的开发、维护和优化，保障线上系统的稳定性、可用性和高性能运行。 参与代码评审和技术方案评审，持续推动代码质量、架构优化及最佳实践落地。 参与AI Agent及智能应用的开发与集成，包括大语言模型（LLM）、Agent Workflow、RAG知识库、工具调用（Tool Calling）等能力的设计与实现。 利用AI开发工具提升研发效率，持续推动开发流程自动化、智能化和工程化建设。 持续关注行业前沿技术发展，积极探索AI、Agent、云原生及数据技术在业务场景中的创新应用。 任职资格 本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业，7年以上互联网或软件开发工作经验。 熟练掌握 Java 或 Python 至少一种开发语言，具备扎实的软件开发基础，了解面向对象设计思想及常用设计模式，具备良好的编码规范和代码质量意识。 了解分布式系统架构设计和基本原理，能够熟练使用主流开发框架及技术组件，例如 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis、FastAPI、Flask、MQ、Elasticsearch 等。 具备数据库设计及性能优化经验，熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库，以及 Redis、MongoDB 等非关系型数据库。 具备 AI 应用开发经验或相关知识背景，熟悉大语言模型（LLM）、AI Agent、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、Prompt Engineering 等相关技术者优先。 熟悉 LangChain、LangGraph、CrewAI 等 Agent
管培生-AI开发方向 杭州 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 硕士及以上 利欧集团2027届校园招聘 职位描述 1、负责数字营销相关AI应用的设计与开发。基于LLM/多模态模型等AI能力，进行应用层开发，包括但不限于Prompt工程、Agent构建、RAG检索增强、API封装与调用，以及相关接口设计与维护；2、快速原型与产品落地。深入理解业务团队需求，将AI能力转化为可落地的产品原型和功能，参与从概念到上线的全流程；持续迭代优化，提升AI效果的体验与性能；3、技术探索与沉淀。跟踪AI领域（LLM/NLP/多模态/Agent等）最新进展，结合业务场景进行技术调研、原型验证，并形成可复用的方法论和组件库；4、跨团队协作与培训。与产品、设计、运营团队紧密配合，同时能对业务方进行AI使用培训，推动AI能力在组织内的普及与应用。 职位要求 1、计算机、人工智能或相关专业硕士及以上学历，编程功底扎实，2、具备良好的代码规范与文档撰写能力，拥有优秀的问题解决意识及跨部门沟通协作力；3、掌握Python，熟悉至少一种Web框架（如FastAPI、Flask）；具备扎实的机器学习与深度学习基础；4、熟悉常见大模型（OpenAI、Claude、Qwen、DeepSeek、Doubao等）的API调用和Prompt工程，具备实际的Prompt调优经验，能够针对业务场景设计高质量的提示词；5、了解开源AI平台（如Dify、Flowise、ComfyUI等）的基本功能，能基于这些平台进行应用配置、工作流编排和简单二次开发；6、熟悉FLUX，QWEN-Image，Seedream，Seedance等多模态生成模型的API或WebUI使用；7、对新技术保持高度敏感，对AI应用落地有热情和好奇心，能适应互联网行业快节奏的项目交付节奏；8、具备一定的产品思维，能从用户体验和业务价值角度思考AI应用的落地。9、了解Agent的基本原理与设计模式，熟悉Tools，ReAct和Memory机制优先；10、了解RAG（检索增强生成）基本原理，有知识库或向量检索经验优先；11、了解AI应用效果评估的基本方法，有人工评估分析经验优先。 投递...
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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。