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。
Web前端开发实习生(3D可视化方向) 深圳 校招 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 1. 参与 Web 端 3D 应用及可视化平台的前端功能开发; 2. 在导师指导下完成 React / Vue 等前端页面开发及交互实现; 3. 参与 Three.js、Babylon.js 等 3D 引擎相关功能开发,协助完成场景搭建、模型展示及交互实现; 4. 参与产品功能迭代、Bug 修复及性能优化工作; 5. 配合后端、设计、产品完成接口联调与功能测试; 6. 学习并参与前端工程化、组件化开发及项目规范建设; 7. 持续学习
About Us At Metaprise, we’re building the world’s first Financial Operating System — an AI Agent–powered platform that unifies Accounts Receivable, Accounts Payable, Contract Management, SmartFlow Automation, and Cash Management into a single intelligent hub. We
【校招实习】前端开发工程师 深圳 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 研发 职位描述 1、参与内部系统的web端功能开发和维护工作;2、参与移动端日常需求迭代开发;3、与开发人员协同配合确保代码运行的稳定性和可行性。 职位要求 1、27届硕士研究生及以上在读,计算机相关专业优先;2、具备较好的计算机基础,了解HTTP、HTTPS等常见网络协议,了解web安全;3、了解前端主流框架,如React、Vue中的一种或多种;4、熟悉Javascript/CSS,熟悉ES6规范,了解TypeScript;5、热爱学习,热爱编程,基础扎实,对技术有热情,能持续关注前端新的技术方向;6、具有良好的团队合作和沟通能力,较强的责任心。 投递...
全栈开发工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位 ID:A220772 职位描述 1、平台架构与全栈开发:主导或参与高扩展性AI平台的技术架构设计,涵盖云-边-端协同、微服务接口设计等;您将负责平台的前后端开发,前端需实现交互式应用界面(如数据可视化、控制面板),后端则需构建AI任务调度引擎、模型推理API服务及异步任务队列;2、AI技术与平台集成:核心任务是利用RAG检索增强、MCP服务、工作流引擎、LangChain等框架,将大模型及相关AI技术(如多模态模型、智能体)集成到平台,实现知识库、智能问答、自动化流程等业务模块;您需要将算法模型转化为稳定、可运行的服务(AI工程化落地),并持续优化模型推理性能与端到端延迟;3、性能优化与运维部署:需要对AI平台、业务产品进行代码重构与服务性能调优,保障系统的高可用性、可扩展性和安全性;这项工作包括制定测试计划、进行功能与性能测试,并利用Docker、Kubernetes等工具完成在私有云或公有云环境的部署;4、技术协作与创新:您将与产品、算法、测试等多团队紧密协作,参与需求分析和技术方案评审,推动项目落地;同时,需要关注并探索AI领域的前沿技术(如多模态模型、Agent),将其应用于平台以保持技术先进性。 职位要求 1、学历经验:本科及以上学历,计算机相关专业;要求5年以上开发经验,3年以上全栈开发经验,包含AI相关产品或平台的成功落地项目经验;2、技术技能:- 后端开发:精通Python、Java、Go中的至少一门语言及相关后端技术框架,熟悉微服务架构和API设计;- 前端开发:熟练掌握HTML/CSS/JavaScript/TypeScript,至少精通Vue、React、Angular中的一种主流框架;- 数据库与中间件:熟悉MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis等数据库或中间件的使用与优化;- AI/大模型技术:具备大模型技术实践经验,熟悉PromptEngineering、RAG、LangChain等应用开发技术,对模型训练、微调、部署有实际操作经验者更佳;- DevOps与云原生:熟练使用Git、Docker、Kubernetes等DevOps工具链,具备云原生环境下的开发实践经验。3、综合能力:我们看重您的逻辑思维、问题解决能力,能对复杂业务场景进行快速抽象和落地;需要良好的沟通协作精神,适应敏捷开发模式;同时,希望您有强烈的技术热情和学习能力,能主动探索新技术。 投递...
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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