机器人交互工程师（实习） 上海 全职 职位描述 - 负责 LLM Agent 端到端设计与落地：多模态输入、意图识别、多轮对话、工具调用、任务规划。- 设计 Agent Runtime、会话上下文、结构化 Memory 与状态机驱动的对话/任务编排。- 建设 RAG 全链路：文档解析、向量化、混合检索、重排序、生成，持续提升命中率与答准率。- 设计 Multi-Agent 协作：路由、任务拆解、工具调用、结果聚合与失败兜底。- LLM 工程化：Prompt 版本化、结构化输出、幻觉防御、成本与延迟优化。- 搭建离线评测与在线指标体系，推动 Bad Case 闭环。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据等相关专业，在读学生优先，具备扎实的Java编程基础，了解Java17+基础特性，熟悉Spring Boot基础使用，了解Redis、MySQL基础应用，接触过消息队列、HTTP请求、单元测试等基础技术者优先。2. 了解LangChain、LangChain4j、LangGraph任一框架，熟悉ReAct、Plan-and-Execute等主流Agent基础范式，了解Function Calling调用逻辑，接触过OpenAI、豆包、通义等主流大模型的基础调用、流式输出、结构化输出功能。3. 理解RAG全链路核心流程（文本分块、向量化、检索、重排序、生成），了解Milvus、Qdrant、ES等任意一种向量数据库基础用法，熟悉混合检索、Query改写等基础优化思路，了解RAG基础评测指标者优先。4. 了解Multi-Agent主流协作模式，包括Supervisor、分层调度、流水线调度等，有LangGraph、AutoGen、CrewAI等框架实操经验，或了解智能体任务调度、异常兜底、并发处理基础逻辑者加分。5. 具备良好的代码规范和系统思维，有基础的分层架构认知，重视代码注释、单元测试和文档沉淀，具备良好的问题排查能力、学习能力和团队协作能力，能快速跟进新技术迭代。6. 加分项：有ASR、VLM、TTS多模态融合开发实践；熟练使用Spring
SummaryOur System Hardware Engineering Team builds and validates next-generation hardware systems. We are looking for an intern passionate about AI and software engineering to help us design and implement internal AI-powered tools that accelerate hardware design,
机器人交互工程师-擎天租子公司 上海 校招 正式 技术族 - 算法类 职位 ID：A161478 职位描述 1. 参与LLM Agent应用的设计与开发，包括多模态输入、意图识别、多轮对话、工具调用及任务规划；2. 参与Agent Runtime、会话上下文、结构化Memory及状态机驱动的任务编排；3. 参与RAG链路建设，包括文档解析、文本分块、向量化、混合检索、重排序及答案生成；4. 参与Multi-Agent协作机制的开发，包括任务路由、任务拆解、工具调用、结果聚合及异常兜底；5. 参与Prompt版本管理、结构化输出、幻觉防御以及成本和响应延迟优化；6. 参与离线评测和线上指标体系建设，跟进Bad Case分析与优化；7. 关注大模型及智能体技术发展，参与新技术调研、验证及业务场景落地。 职位要求 1. 2027届本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据等相关专业优先；2. 具备扎实的Java编程基础，了解Java 17+及Spring Boot的基础使用；3. 了解Redis、MySQL、HTTP请求、消息队列及单元测试等基础技术；4. 了解LangChain、LangChain4j、LangGraph中的至少一种框架；5. 了解ReAct、Plan-and-Execute、Function Calling等Agent基础原理；6. 理解RAG核心流程，了解Milvus、Qdrant、Elasticsearch等任意一种向量检索工具；7. 具备良好的代码规范、问题排查、学习和团队协作能力；8. 有Agent或RAG项目、大模型应用竞赛、开源项目及技术博客经历者优先；9. 接触过ASR、VLM、TTS、Spring AI、vLLM或SGLang者加分。 投递...
Agent应用研发工程师 北京 技术 - 开发 硕士及以上 职位描述 1、与业务团队协作，设计大模型技术落地方案，推动 Agent 应用从原型到生产环境的全流程交付； 2、负责企业级 Agent 平台的架构设计与研发，构建高可用、高扩展的 Agent 框架，支持工具调用、多步规划、多 Agent 协作等复杂任务编排； 3、设计与实现 RAG 系统，包括文档解析、Chunking 策略、混合检索、Reranking 等关键链路的优化； 4、参与 Agent 工作流引擎建设，支持 DAG/状态机等任务调度模型，实现可观测、可回溯的执行链路； 5、跟踪大模型及 Agent 技术前沿（MCP、Function Calling、Computer Use 等），探索创新应用场景并快速验证。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、自动化、人工智能、统计学等相关专业； 2、精通 Python，熟悉