DataAgent全栈开发实习生 深圳 校招 实习 职位描述 1. 参与 ChatBI 报告中心、上下文管理、场景知识包、报告预览、版本管理、权限校验等模块开发;2. 基于 Vue 完成中后台页面,包括列表、详情、表单、报告预览、文件 viewer、状态流转和接口联调;3. 参与后端 API 开发或联调,包括报告元数据、资产文件、版本发布、权限校验、查询记录等模块;4. 参与 SQL/数据模型设计,支持报表、指标、维度、权限范围等数据查询场景;5. 和业务运营/数据BP协作,把 LLM/Agent 生成的报告、上下文、查询结果以可靠的产品形态交付。 职位要求 1. 本科及以上学历,计算机、软件工程、数据科学等相关专业;2. 熟悉 React/Vue 之一,熟悉 JavaScript/TypeScript,能独立完成中后台页面开发;3. 掌握至少一种后端语言或框架,如 Node.js、Python/FastAPI、Java/Spring Boot;4. 熟悉 SQL 和关系型数据库基础,能理解 ER 图、表关系、索引、分页、事务;5. 有较好的工程习惯,能使用 Git,能读写接口文档,能独立定位常见前后端联调问题;6.
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。
AI原生全栈开发工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、运营系统研发与可持续构建 负责公司核心AI运营系统(含业务管理后台、数据看板、流程引擎等)的全栈开发与持续迭代,确保系统架构的可扩展性与可持续演进能力,支撑业务高速增长。2、AI编程体系构建与落地 主导团队AI辅助编程体系的建设,包括AI Coding工具链选型与集成(Cursor / Claude Code / Copilot / MCP 等)、Prompt工程规范制定、AI代码审查流程搭建,将AI能力深度嵌入研发全流程,系统性提升团队交付效率与代码质量。3、全栈架构设计与技术决策 参与系统整体架构设计,主导前后端技术选型、接口设计、数据模型设计;在Go后端服务、前端交互层、数据库与中间件之间做出合理的工程决策,保障高可用与高性能。4、微服务与高并发服务开发 基于Go语言及主流框架(Gin / Kratos / Go-Zero等)开发高并发后端服务,处理分布式事务、消息队列集成、缓存策略、限流熔断等典型工程问题。5、DevOps与系统可观测性建设 推动CI/CD流水线建设与容器化部署(Docker / Kubernetes),建立完善的监控告警、链路追踪与日志体系,保障线上系统的稳定性与可运维性。6、AI能力与业务系统融合 探索并落地AI Agent、LLM推理网关、RAG检索增强等AI能力与运营系统的深度融合,设计智能化的业务流程,提升运营自动化与决策效率。7、技术布道与团队赋能 沉淀AI编程最佳实践与工程规范,通过技术分享、代码评审、文档建设等方式赋能团队成员,推动AI原生工程文化的落地与持续进化。 职位要求 1、计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历,具备扎实的计算机基础(数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理)。2、5年以上后端或全栈开发工作经验,有完整的从0到1系统建设或核心系统重构经验,能独立承担模块级架构设计。3、精通至少一门后端主力语言(Go /
AI全栈研发工程师 12-20KCNY/月 深圳 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 为什么这个职位与众不同? 过去一位研发工程师往往需要按部就班熬上 3-5 年,才能负责一个单一模块的开发工作 。但在我们这里,规则被改写了! 我们正在寻找真正的 AI 原住民,只要你已经熟练驾驭 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot 等 AI Coding 神器,能用 AI 将开发效率拉升 3-5 倍,你就是我们要找的“AI 生产力放大器” 。在这里没有历史包袱,你将有机会快速成长为企业级系统的全栈架构师 。 你将要“折腾”什么?(岗位职责)1. 重构集团信息大脑:参与财务信息化、客户关系管理(CRM)、供应链管理等核心系统的全栈开发与架构设计,并亲自对接金蝶等外部巨头系统,玩转企业级数据集成 。2. ERP
UED全栈开发工程师 12-20KCNY/月 深圳 正式 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 为什么这个职位与众不同? 当下 AI 成为社会面的新质生产力,为企业和个人的发展带来了极大的机遇。在此背景下,积极应对挑战,抓住机遇,构建新的生产与协作关系成为企业的必答题。在 Fastlane 的 UED 团队,这里有天然的土壤,全栈意味着你能完整掌控一个产品从底层逻辑到前端呈现的全过程。 我们正在寻找不设限、懂产品、有品位的全栈开发者。你将直接参与面向全球用户的 DTC 品牌出海项目,结合商业、业务目标,使用先进的技术构建品牌 DTC 网站视觉、交互、功能,并通过后端服务实现信息的持久化。我们非常鼓励你把 Codex、Claude Code 等 AI 工具融入日常工作与开发,代码的时间省下来,去专注思考高维的架构设计、创意的用户体验提升和面向商业价值交付。 你将要负责什么?(岗位职责)前端视觉与交互开发:基于 React / Next.js 或其他同类技术栈开发面向 C 端用户的响应式界面,熟练运用 Tailwind CSS、 Radix
全栈开发工程师(供应链) 深圳 全职 研发 - 后端开发 职位 ID:A237495 职位描述 1、具备 3 年及以上 MES / WMS / QMS / TMS 等制造系统相关开发经验,熟悉生产、质量、仓储、物流等核心业务流程,对智能制造、工业互联网业务场景有实际项目经验;2、具备良好的 系统架构设计能力,能够从整体业务视角进行系统拆分与技术规划,具备复杂系统的高可用、高扩展、高并发架构设计经验;精通 Java 开发,基础扎实,熟练使用 Spring Boot / Spring Cloud 微服务技术体系,具备微服务拆分、接口设计及服务治理实践经验;3、熟悉 MyBatis、Hibernate、Spring Data JPA 等主流持久层框架,具备良好的数据库建模能力,能够编写高性能 SQL,并具备数据库性能优化和分布式事务处理经验;4、熟悉微服务核心基础组件与治理方案,包括 服务注册与配置管理( Nacos/Dubbo/Apollo),Gateway
AI全栈开发工程师(内部提效方向) 深圳 社招 全职 职位描述 职位描述1.负责企业内部 AI 应用平台及效率产品研发,包括智能体、知识库、工作流编排、工具调用、数据分析等方向,与业务团队合作推动 AI 能力在多场景落地;2.参与内部流程自动化、办公提效、BI 分析等产品建设,持续优化用户体验、系统性能和业务效率;3.调研和跟踪 AI Agent、RAG、MCP、Skills、Prompt Engineering、多模态等前沿技术,推进新技术在公司内部真实场景中的应用;4.参与需求调研、方案设计、系统开发和技术文档沉淀,维护并升级现有技术体系,及时响应和解决线上问题。 职位要求 职位要求1.本科及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业优先;2.具备良好的编程基础,至少熟练掌握一种主流语言,如 Java、Python、JavaScript、TypeScript、Go 等;3.熟悉前端、后端或 AI 应用开发中的一个或多个方向,具备全栈发展潜力,乐于学习和实践新技术;4.熟悉 Spring Boot、MySQL、Redis、ClickHouse、消息队列、定时任务等后端技术,或熟悉 Vue、React、Node.js 等前端技术栈;5.有 AI 应用开发经验,熟悉 Agent、RAG、MCP、Skills、Prompt Engineering、工具调用等相关概念;6.熟悉 Linux 常用命令,熟悉 Docker、Kubernetes 等技术优先;7.具备良好的问题分析、沟通协作和文档沉淀能力,责任心强,能推动需求从想法到落地。加分项1.有前后端完整项目开发经验,具备良好的代码规范和工程化意识;2.关注 AI 技术社区,有开源贡献、技术博客或 AI 工具深度使用经验。 投递...
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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