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, testing,
开源 Agent 开发者生态实习生 上海 校招 实习 互联网 / 电子 / 网游 日常实习 职位描述 【你会做什么】1. 开发并开源 Agent Demo、开发者工具、CLI / SDK 示例。2. 发布和维护 GitHub、Hugging Face、ModelScope 项目。3. 完善 README、文档、示例、测试，处理 Issue 和 PR 反馈。4. 跟踪开源 Agent、MCP、模型工具调用等方向，并快速做出可用原型。 职位要求 【我们希望你】1. 2027 届及以后在读，每周可实习
前端实习生 北京 校招 实习 技术 日常实习生招聘 职位 ID：A11471 职位描述 -使用 React + Next.js 开发高性能 Web 应用，参与从组件实现到 Webpack 构建优化的完整前端工程链路；-设计并实现 AI Agent 交互界面（如任务流可视化、多智能体状态面板），探索人与智能体的新交互范式。 职位要求 -计算机、软件工程或相关专业在校本科生/研究生；-扎实掌握 React 核心机制（Hooks、状态管理、组件设计），熟悉 Javascript/CSS/HTML 和现代前端工程流程；-了解 Webpack 配置（如 loader/plugin）及 Node.js 基础（能写脚本或简单 API）；-对 AI Agent 有实践兴趣：使用过 LangChain/AutoGen/CrewAI 等框架，或体验过 Cursor/Trae 等
AI全栈工程师 北京、南京、苏州 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位简介我们正在构建新一代 AI Coding 平台，帮助开发者用自然语言驱动代码生成、调试、部署。你将与产品、算法、设计团队协作，设计并实现核心功能，包括 Web IDE、AI 代码生成引擎、实时协作、项目管理等模块。这是一个既要写代码，也要做 AI 工具的岗位，你将用自己的工程能力，让 AI 真正变成开发者的超级助手。主要职责- 参与 AI 编程平台的前后端架构设计与核心模块开发。- 集成大语言模型（OpenAI、Claude、Gemini 等）及私有化模型 API，支持 Prompt 工程与上下文管理。- 设计并实现在线代码编辑器、实时预览、调试器等 Web IDE 功能。- 构建高性能 API 服务，支持流式响应（SSE /
Capco Capco is a leading global technology and management consultancy that excels in driving digital transformation within the financial services and insurance sectors. With an unwavering commitment to delivering practical solutions, we empower our clients to
Some careers have more impact than others. If you’re looking for a career where you can make a real impression, join HSBC and discover how valued you’ll be. HSBC is one of the largest banking and
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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。
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