Agentic Engineering 北京 社招 全职 技术 - 基础架构 职位 ID：A14700 职位描述 我们相信下一代软件研发是 Agent 原生的：工具不再是人手的延伸，而是与人协同工作的自治系统。你将参与以下两个互为支撑的核心方向。方向一：下一代效率工具- 构建 Agent 原生的统一工作系统，把研发工作中若干彼此割裂的核心场景收敛为同一条工作流- 重新设计人与 Agent 的分工边界：人的角色从操作工具转向给出目标与偏好、验收结果- 构建支撑一体化的基础设施，状态与上下文在不同场景间的流转- 让知识随工作自然沉淀：过程中产生的决策与经验自动转化为可检索、可复用的团队记忆方向二：Loop Engineering 的下一代范式- 探索超越当前 agentic loop（写码 → 验证 → 修复）的软件构建范式，重新思考软件如何被定义、如何被构建、何时算完成- 研究人类输入的最小化：人只提供目标与偏好层面的输入，系统承担从定义到交付的完整构建过程- 构建支撑这一范式的核心引擎，以及衡量其收敛速度与构建质量的评测体系- 把范式沉淀为可复用的工程方法，在真实项目中持续验证与迭代 职位要求 -
安卓工程师（AI训练方向） 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位背景我们在为大模型做「移动应用开发」方向的后训练(SFT / RL / Agent 评测)。模型能力的上限,本质上由训练数据和评测体系的质量决定 —— 尤其在 Android 这种既要写代码、又要在真实设备上跑得起来的领域,造数据和搭评测的工程难度并不比训模型低。我们需要一位真正懂安卓的工程师,把数据合成、评测、模拟器自动化这条链路做扎实。你将负责1. 训练数据构造:为安卓方向(原生 / Flutter / RN / KMP 等等)设计任务维度与配方,产出可用于 SFT / RL 的高质量数据,包括单轮代码题、多轮交互任务、UI 自动化任务等;2. 自动化 / Agent
桌面端工程师（AI训练方向） 北京、上海 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 岗位背景我们在为大模型做「移动 & 桌面 & Web 应用开发」方向的后训练(SFT / RL / Agent 评测)。桌面端是当前模型能力最薄、但用户最在意的一块 —— Windows / macOS / Linux 三个平台、Electron / Tauri / Qt / 原生框架五花八门、还要跟图形栈(wgpu / Skia
小米汽车-软件-EVCC软件工程师 上海 社招 全职 职位 ID：A180232A 职位描述 1. 主导 EVCC 嵌入式软件需求分析、架构设计、代码实现及单元测试，符合 ASPICE CL2/CL3 流程；2. 实现并优化国标、欧标、美标充电协议栈（GB/T 27930 / DIN 70121 / ISO 15118-20），主导 Plug & Charge / PnC 证书管理体系落地；3. 负责 V2G、V2L、V2H 能量调度策略开发，支持 800 V 高压平台与双向 OBC 协同；4.
Agent 评测工程师 北京 社招 全职 职位 ID：A188605 职位描述 1. 搭建Agent端到端评测体系，覆盖单轮问答质量、多轮对话一致性、工具调用准确率、任务完成率等维度。2. 构建和维护评测数据集（Golden Dataset），包括标准问答对、多步推理用例、边界Case、对抗样本等。3. 开发自动化评测Pipeline，集成到CI/CD流程，实现Agent版本发布前的自动回归测试。4. 设计Agent安全性评测方案，包括Prompt注入防御、信息泄露检测、权限越界测试。5. 对标Manus、Genspark等产品的Agent能力，定期进行竞品Benchmark对比评测。6. 输出评测报告，驱动算法和工程团队持续优化。 职位要求 1.本科及以上学历，2年以上AI/NLP评测或QA工程经验。2.熟悉Agent评测框架：RAGAS、DeepEval、TruLens、AgentBench、PromptFoo中至少两种。3.有评测数据集构建经验，熟悉数据标注流程与质量控制方法。4.熟悉LangSmith、LangFuse等LLM可观测性工具，能追踪Agent全链路执行日志。5.了解主流Agent Benchmark（SWE-Bench、WebArena、GAIA、ToolBench等）。6.精通Python，有自动化测试框架开发经验。7.了解红队测试（Red Teaming）、对抗性评测方法者加分。8.有Manus、Genspark、Perplexity等AI Agent产品深度使用与评测经验者优先。 投递...