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Agentic Engineering 北京 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID：A14700 职位描述 我们相信下一代软件研发是 Agent 原生的：工具不再是人手的延伸，而是与人协同工作的自治系统。你将参与以下两个互为支撑的核心方向。方向一：下一代效率工具- 构建 Agent 原生的统一工作系统，把研发工作中若干彼此割裂的核心场景收敛为同一条工作流- 重新设计人与 Agent 的分工边界：人的角色从操作工具转向给出目标与偏好、验收结果- 构建支撑一体化的基础设施，状态与上下文在不同场景间的流转- 让知识随工作自然沉淀：过程中产生的决策与经验自动转化为可检索、可复用的团队记忆方向二：Loop Engineering 的下一代范式- 探索超越当前 agentic loop（写码 → 验证 → 修复）的软件构建范式，重新思考软件如何被定义、如何被构建、何时算完成- 研究人类输入的最小化：人只提供目标与偏好层面的输入，系统承担从定义到交付的完整构建过程- 构建支撑这一范式的核心引擎，以及衡量其收敛速度与构建质量的评测体系- 把范式沉淀为可复用的工程方法，在真实项目中持续验证与迭代 职位要求 -
游戏数值优化算法专家 北京 全职 研发 - 算法 职位描述 - 从玩家心理与留存视角评审并优化核心体验（反馈强度、节奏曲线、奖励展示、关键时刻演出、挫败控制等），提出可落地的改进方案；- 将“爽感/刺激/耐玩/不疲劳”等主观体感拆解为可量化指标，如触发频率、间隔分布、奖励分布含尾部、连击长度、空窗期、波动区间等；- 对行业头部产品的深度拆解与定量分析，通过海量业务数据与表现特征，推导核心数学模型与概率分布；- 建立并维护数值自动验收与回归体系：版本迭代时自动校验关键体验指标不被破坏，沉淀可复用的调参脚本与报告模板；- 使用AI提升数值调优效率与效果：结合历史对局/事件日志与关键体验指标，探索并落地机器学习/强化学习/多臂老虎机（Bandit）等方法；- 构建“AI调优闭环”：定义训练数据与特征口径、离线评估与线上灰度策略，建立模型版本管理、回滚机制与安全阈值（体验指标/风险指标）；- 参与线上验证与迭代：结合埋点与A/B测试结果定位流失点，与用户画像结合，持续优化体验与参数，并推动配置化/热更新落地。 职位要求 - 熟练使用 Python 和 Pandas（数据分析/仿真/分析/调参脚本）；熟练使用 Golang 或 Typescript （工程实现），具备良好的代码习惯（可复现、可维护、版本管理/Git）；- 本科及以上学历，游戏设计、计算机、数学、统计学、数据科学或相关专业优先；- 3年以上休闲/F2P游戏玩法策划/系统策划/数值策划经验，具备明确的“体验优化→指标改善”案例；- 体验敏感度强：理解玩家动机与反馈机制，能清晰解释“为什么这个玩法/节奏会影响留存”，并能落到具体改动点；- 数学统计基础扎实：概率、分布、抽样误差/置信区间等；能用数据解释体验差异（不止看均值）；- 了解并能实际落地至少一种参数搜索/优化方法（如随机/网格搜索、进化策略、贝叶斯优化、多目标优化等），能读懂并解释优化结果与风险。 投递...
AI全栈开发专家 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 - 研发 职位描述 1、负责基于 大语言模型（LLM）与 Agent 的 AI-First 应用 的全栈设计、开发与优化； 2、参与平台型与通用型应用研发，打造可扩展的开发者生态，推动产品研发所需的数据与AI能力飞轮； 3、探索并落地面向个人与企业的高价值（Killer）应用场景； 4、持续提升线上系统的稳定性、性能与用户体验，推动工程效率与产品质量演进。 职位要求 1、3-7年工作经验；全栈工程师，具备前后端、AI等完整研发经验； 2、熟练使用 Python、TypeScript（至少精通一种），具备良好的工程能力与代码质量意识； 3、熟悉主流 Agent / LLM 应用框架（如 LangGraph、AutoGen、CrewAI 等），有源码阅读或二次开发经验者优先； 4、对分布式系统、数据库、中间件等基础设施有扎实理解，能结合业务进行合理技术选型； 5、在 特定行业或技术领域（如 ToB、搜索、数据、推荐、行业 AI
Agent 全栈开发工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A22862A 职位描述 1. 基于OpenClaw框架开发企业级AI Agent，实现多场景任务自动化（知识问答、审批提醒、数据查询、会议纪要等）2. 开发和维护MCP Server端工具链，使Agent能安全调用内部业务系统3. 基于LangChain/LangGraph搭建Agent Workflow，实现复杂多步推理链路与条件分支控制4. 参与Agent Skills模块开发，构建可复用、可编排的企业技能库5. 实现Agent与飞书机器人的消息通道对接，支持多轮对话、卡片交互、文件处理6. 参与Agent评测用例编写与回归测试，确保Agent质量可度量、可追溯 职位要求 1. 本科及以上学历，3年以上后端开发/AI应用开发经验，至少1年LLM Agent相关项目经验2. 精通Python，熟悉TypeScript/Node.js3. 熟练使用LangChain、LangGraph，有基于Graph的Agent状态机开发经验4. 熟悉OpenClaw/Clawdbot框架，了解Agent Loop、Gateway、Queue等核心机制5. 有MCP协议开发经验，能独立构建MCP Server并注册工具6. 深入理解LLM能力边界，有Prompt Engineering实战经验7. 熟悉Docker/K8s容器化部署，有CI/CD实践经验8. 了解Manus Agent的多步任务执行模式、Genspark的搜索Agent架构者加分9. 有CrewAI、AutoGen、Dify等Agent平台开发经验者加分 投递...
开放平台高级开发工程师（agent） 北京 社招 全职 职位 ID：A145415A 职位描述 1. 负责基于飞书开放平台的企业级应用与机器人开发，包括消息卡片交互、事件订阅、Webhook回调等核心能力建设2. 设计并实现飞书机器人与AI Agent系统的对接层，确保消息通道高可用3. 开发飞书审批流、多维表格等场景的自动化集成方案，打通OA、HR、财务等内部业务系统4. 负责飞书应用的权限管理、上架审核及持续迭代优化5. 参与技术方案设计与Code Review，输出技术文档 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机相关专业，3年以上后端开发经验2. 精通Python或TypeScript/Node.js，熟悉RESTful API设计与开发3. 熟悉飞书开放平台API体系，有飞书机器人或飞书应用上线经验者优先4. 了解OAuth2.0及企业级SaaS应用安全规范5. 熟悉消息队列（Kafka/RabbitMQ）、Redis等中间件，有高并发服务开发经验6. 了解LangChain/LangGraph等Agent框架，能理解Agent与飞书通道的交互模式者加分- 有钉钉、企微、Slack等企业协同平台开发经验者加分 投递...
Agent 全栈研发工程师（前/后端）-MiMo 北京 社招 全职 职位 ID：A220502 职位描述 MiMo 大模型团队正在寻找熟悉前后端工程和脚本语言的研发工程师，一起提升大模型在代码生成、复杂企业级软件开发，以及 Agent 框架构建中的能力。这个岗位会横跨前端工程、后端服务、AI Coding、Agent Framework 和强化学习训练基础设施。你将参与构建真实软件工程任务、开发训练与评测环境、设计复杂企业级应用场景，并与模型训练、数据、评测团队协作，帮助模型更好地理解和生成高质量、可维护、可运行的工程代码。工作职责1. 设计和构建高质量前后端代码任务，用于提升模型的代码生成、代码修改、调试、重构和系统实现能力。2. 针对复杂企业级软件场景，沉淀真实工程任务，包括后台系统、数据看板、工作流平台、权限管理、表单系统、API 服务、业务中台、低代码 / 配置化平台等。3. 参与代码评测体系建设，设计可自动验证的 benchmark、单元测试、接口测试、端到端测试、视觉回归测试和交互行为验证。4. 基于 JavaScript / TypeScript / Python 等脚本语言，参与 Agent 框架、工具调用框架、任务执行环境和强化学习训练环境的开发。5. 构建用于 RL 训练的 Agent 任务环境，包括任务定义、状态反馈、奖励设计、执行沙箱、工具链集成、前后端联调与自动化验证等。6. 分析模型在前后端代码生成、复杂工程实现和 Agent
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
Conviva is the first and best place to understand and optimize digital customer experiences. Our Operational Data Platform harnesses full-census, comprehensive client-side telemetry—capturing every aspect of customer experience and engagement across all devices and linking them
【基座模型】 软件研发工程师 北京 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 负责 AI 应用与 Agent 系统的后端开发与架构设计构建高可用、可扩展的 AI 服务与中间件集成参与 LLM Agent 框架的设计与实现优化 AI 系统的性能、稳定性与成本 职位要求 熟练掌握至少一门主流后端语言（Python / TypeScript / Go）熟练使用常见中间件：Redis、Kafka、MySQL、MongoDB熟悉工作流编排工具（如 Temporal、Airflow、LangGraph 等）了解容器化技术（Docker、Kubernetes）理解 LLM 与 Agent 的基本原理与常见范式（ReAct、Plan-and-Execute 等）加分项：有复杂 Agent 框架或分布式系统架构经验有 AI
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。