系统架构师-具身机器人 深圳 社招 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1、设计机器狗五子系统静态架构（机械/驱动/感知/计算/通信）2、定义系统工作模式状态机和端到端时序预算3、编制接口控制文档ICD，管理子系统间接口冻结4、分析系统架构对五轨道（SWE/HWE/MLE/ME）的分配影响5、主导系统级DFM/DFT架构决策，保障量产可行性6、建立并维护系统架构与系统需求之间的双向可追溯性 职位要求 1、硕士级以上学历，机电/控制/电子工程专业优先；2、7年年以上经验，有汽嵌入式系统/机器人/汽车ECU经验；3、熟悉工程化参考框架/研发成熟度框架过程体系，熟悉系统建模；4、理解需求管理Jira/Notion（需求管理工具）/需求与测试管理平台，功能安全ISO26262/IEC6150等；5、对研发其他领域有较好的了解，如算法、机电仿真、嵌入式等； 投递...
Overview Windows Cloud Experiences(WCX) is developing a best-in-class virtual desktop infrastructure (VDI) solution to enable millions of customers to work with physical and virtual PCs. WCX is hiring a Principal SWE manager for the Windows 365 and
AutoTraining 工程师/研究员 北京 校招 实习 技术 - 基础架构 职位 ID：A227496 职位描述 我们正在构建以数据为核心的自动化模型增强系统：为后训练生成高质量数据、筛选高价值样本，持续提升模型能力。现有数据远未触及模型的能力上限，数据的构造、评判、配比与闭环仍有大量空白，等你来定义。工作内容-数据合成与构造：设计并实现高质量训练数据的生成链路（模型自生成、教师蒸馏、任务改写、难度爬升、多样性扩展等），持续扩充数据的覆盖面与深度-数据质量与筛选：搭建数据裁定与清洗机制（规则校验、执行验证、模型评判、去污染、去重），把数据质量标准沉淀为可复用、可度量的规范-SFT 训练与迭代：负责监督微调的实验设计、训练调优与效果归因，探索数据配比、课程式训练、多轮蒸馏等提升手段-自增强闭环建设：将生成、筛选、训练、评测、回流打通为自动化流水线，减少人工介入，提高迭代效率-前沿跟进：跟进并复现数据合成、蒸馏、self-improvement、post-training 等方向的最新工作，评估是否引入现有链路 职位要求 -专业与背景不限；学习能力强，能应对开放性问题和高不确定性的研究任务-在数据或工程方向至少一项有突出能力：能从样本设计层面提升模型效果，或能独立搭建稳定高效的数据与训练链路-具备数据判断力：能从样本、模型输出和评测结果中发现问题-对数据驱动的模型增强、自进化系统、AI4AI 方向有浓厚兴趣加分项-熟悉大模型 post-training 流程，理解 SFT 的训练机制、数据格式与常见失效模式-熟悉主流训练框架（如 ms-swift、LLaMA-Factory、DeepSpeed、Megatron 等）及分布式训练-有 Agentic Coding、代码生成、SWE-bench / HumanEval / MBPP 等任务的训练或评测经验-熟悉评测体系搭建，理解数据污染、评测可复现性等问题并有实际处理经验-在相关方向发表过论文，或有优秀的开源项目、竞赛成绩、可展示的研究成果 投递...
强化学习 / 自进化 实习生 北京 校招 实习 技术 - 基础架构 2026校园招聘 职位 ID：A23533 职位描述 岗位介绍我们正在探索 AI4AI、自进化智能体与长程 Agentic Learning 等前沿方向。你将参与组内核心强化学习项目，与我们一起训练能够持续探索、自我改进并解决复杂任务的智能体。工作内容1、参与强化学习算法的设计、实现、实验与迭代2、搭建和优化 RL 训练基础设施，提高训练效率、稳定性与可扩展性3、参与 Agentic Coding、长程 Agent 及自进化系统的训练4、分析训练轨迹、奖励信号和数据分布，定位模型能力瓶颈5、设计和组织高质量训练数据与评测体系6、跟进并复现强化学习、Agent、自进化与具身智能领域的最新工作 职位要求 任职要求1、计算机、人工智能、自动化、数学等相关专业在读2、具备扎实的强化学习基础，理解常见算法及其训练机制3、算法能力强，能够快速理解论文并将想法落地为实验4、工程能力强，熟练使用 Python 和 PyTorch，具备良好的代码质量意识5、能独立完成实验设计、训练调试、结果分析与问题定位6、对 Agent、自进化、AI4AI 或具身智能方向有浓厚兴趣7、学习能力强，愿意面对开放性问题和高不确定性的研究任务加分项1、在强化学习、Agent、AI4AI、自进化或具身智能方向发表过相关论文2、有大规模 RL 训练、分布式训练或 RL Infra
Minimum qualifications: Bachelor’s degree, or equivalent practical experience. 8 years of experience in software development with one or more programming languages, such as Java, Kotlin, etc. Experience with Android Application development, full-stack development for Android applications
AI Agent 算法工程师 深圳、上海、杭州 全职 研发 职位描述 岗位使命负责构建支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台。你将站在大模型工程化落地的最前沿，设计并实现高性能、高可用、可扩展的Agent运行时引擎、编排调度核心、工具调用框架及可观测性体系，为上层业务Agent提供稳定、高效、安全的底层基础设施与开发范式。如果你拥有大数据/分布式系统基础设施的深厚背景，并对将大模型能力转化为可规模化运行的Agent系统充满热情，这正是属于你的机会。核心职责1. Agent运行时系统（Runtime）设计与研发：负责Agent Runtime内核的设计、研发与性能优化，涵盖Agent生命周期管理、状态持久化、上下文窗口管理、长程任务执行与断点恢复等核心能力，保障智能体核心引擎稳定高效运行。2. Agent编排框架与工作流引擎：基于LangGraph/AutoGen/Strands等主流框架理念，设计并实现Agent编排引擎，支持多智能体协作调度、复杂状态机与工作流DAG定义、动态任务路由与负载分发，构建统一的Agent执行通道抽象。3. 工具链与基础设施底座：构建Tool/Plugin注册与调用框架，支持动态工具发现、权限控制、安全沙箱隔离执行；设计大规模Sandbox系统与公司级Agent Tool网关，保障多租户场景下的安全与资源隔离。4. 大规模Agent系统集成与性能优化：深度结合分布式计算、流处理与高并发系统设计经验，优化端到端LLM推理调用链路，实现Token预算管理、上下文压缩、提示词缓存与模型路由策略，持续降低系统延迟与成本。5. Agent可观测性与治理体系：建设全链路可观测性体系，覆盖Tracing、Logging、Metrics及Agent执行轨迹追踪与分析；构建Agent行为合规检测、Prompt漂移监控及自动化质量评估与回归验证管线。6.开发者平台与SDK建设：模块化输出Agent开发套件，封装API/SDK/CLI，降低业务团队Agent构建与调优门槛；定义并维护Agent开发规范与最佳实践，支撑业务场景快速集成与规模化交付。7. 前沿技术探索与架构演进：持续跟踪业界Agent基础设施、MCP/A2A协议、云原生编排等方向的技术进展，推动新技术在平台中的规模化落地，持续迭代架构以适应不断增长的智能体规模与复杂度需求。 职位要求 必备技术能力1. 精通至少一种系统级编程语言（Go/Java/Rust）与至少一种AI/脚本语言（Python），具备扎实的编程功底与优秀的系统设计能力；2. 具备3年以上分布式系统或大数据基础设施（如Kafka、Flink、Spark、Ray、HDFS、消息队列等）的设计开发经验，深刻理解分布式一致性、状态管理、高可用架构与弹性伸缩等核心概念；3. 熟悉Docker/Kubernetes等云原生技术栈，具备微服务架构、服务网格（Service Mesh）、容器编排、CI/CD流水线的工程实践经验；4. 熟悉至少一种主流AI Agent开发框架（LangGraph/AutoGen/LangChain/Strands等）的设计理念与底层实现，理解Agent工作流编排、工具调用、记忆管理等核心机制；5. 理解大语言模型（LLM）基本原理与推理部署流程，有RAG系统、向量数据库或模型服务化的工程经验；6. 具备良好的系统抽象能力与组件化设计思维，熟悉事件驱动架构、插件化架构等常见架构模式。经验背景：1. 在大数据平台、分布式调度系统、云原生PaaS平台或高并发消息系统等相关领域有项目实践经验者优先；2. 有Agent运行时系统、Agent平台基础设施或LLM推理服务平台的设计开发经验者优先;3. 熟悉多租户系统设计，具备大规模系统部署、性能优化与容量规划经验;综合素质：1. 具备优秀的系统抽象、问题拆解与工程架构能力，对构建高可靠、可扩展的Agent基础设施充满热情2. 拥有出色的自驱力、学习能力和跨团队沟通协作能力——你将同时与算法团队、平台工程团队和业务团队深度合作3. 能够快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，在快节奏环境中持续学习并输出高质量工程成果4. 对将大数据/分布式系统经验迁移至AI Agent基础设施这一全新领域充满探索欲与使命感加分项：1.