What you’ll do Design, develop and maintain insurance-related backend systems, services and APIs using Java and the Spring ecosystem. Work closely with business analysts and product stakeholders to understand requirements and convert them into feasible technical
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。
安卓架构师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1.技术前瞻与架构设计：主导智能眼镜端（安卓系统）的技术前瞻预研，规划核心技术路线；设计眼镜与手机的连接架构，保障设备间交互的稳定性与高效性。2.SDK 建设与技术沉淀：负责智能眼镜原生 SDK 的架构设计、开发与维护，支撑内部应用及外部合作方的集成需求，制定清晰的接口规范与使用文档。3.性能与稳定性优化：聚焦眼镜端及配套 App 的稳定性提升，建立完善的问题监控与追溯机制；深入优化设备连接、数据传输、功耗控制等关键模块，推动启动速度、内存占用、渲染效率等性能指标的极致优化。4.团队技术引领：以虚线方式带领 4-5 人的安卓开发团队，主导技术方案评审与架构决策，指导团队成员解决开发中的技术难点，提升团队整体技术能力。5.跨模块技术攻坚：参与需求分析与评审，针对智能眼镜特有的硬件适配、多设备交互等场景，制定可行的技术方案；负责重点、难点技术问题的攻坚，持续优化产品的用户体验。6.技术规范与质量保障：参与代码与架构评审，建立并推行统一的开发规范与架构标准，保障项目代码质量和开发框架的合理性；推动已有功能模块的重构与优化，提升代码可维护性。 职位要求 1.本科及以上学历，计算机软件及相关专业，8 年及以上 Android 平台开发经验，具备智能硬件相关领域经验者优先。2.精通 Java 和 Kotlin 语言，熟悉 NDK 和 JNI 调用，具备 C++ 开发能力者更佳。深入理解 MVC/MVP/MVVM/MVI 等常用架构模式，具备独立架构设计和封装能力，代码风格严谨，产品鲁棒性强。3.熟练运用 Android 常用
Location:CN-Shenzhen-HyQ Shift:Standard - 40 Hours (China) Scheduled Weekly Hours:40 Worker Type:Permanent Job Summary:The Emerging Systems team is responsible for helping the firm explore new business models through design, test and delivery of technology platforms via iterative
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。
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