Amazon Private Brands Product Quality team is looking for a smart, hard-working and creative member for our Shenzhen office. The successful candidate will show excellent judgment and instincts in decision making and proactively and continually improve
Eaton is an intelligent power management company dedicated to protecting the environment and improving the quality of life for people everywhere. We make products for the data center, utility, industrial, commercial, machine building, residential, aerospace and
What you’ll do Design, develop and maintain insurance-related backend systems, services and APIs using Java and the Spring ecosystem. Work closely with business analysts and product stakeholders to understand requirements and convert them into feasible technical
Today, NVIDIA is harnessing the limitless potential of AI to define the next era of computing. Achieving what has never been done before takes vision, innovation, and the world’s best talent. As an NVIDIAN, you’ll join
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。 这个岗位适合对
AWS Global Sales drives adoption of the AWS cloud worldwide, enabling customers of all sizes to innovate and expand in the cloud. Our team empowers every customer to grow by providing tailored service, unmatched technology, and
AI应用工程师 深圳 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 帮助公司各部门实现AI流程自动化落地。进行AI工具与技术调研 持续跟踪国内外AI工具、模型、框架和平台的最新进展（包括但不限于：LLM大语言模型、AI编程工具、AI Agent框架、RAG方案、多模态模型、AI自动化工具等），建立AI工具知识库与技术雷达，定期输出评测报告和选型建议，确保团队始终站在AI技术应用的最前沿。AI Agent平台建设 参与公司AI Agent平台的架构设计与核心功能开发，包括Agent编排引擎、工具调用（Function Calling / MCP）、知识库与RAG检索增强、多Agent协作调度、上下文管理等模块，打造可复用、可扩展的企业级AI Agent基础设施。跨部门业务调研与需求挖掘 主动深入公司各部门（运营、市场、销售、产研、客服、财务、人力等），与业务负责人和一线员工深度沟通，了解业务流程、痛点和效率瓶颈，识别AI可赋能的高价值场景，形成结构化的AI需求分析报告。AI解决方案设计与落地交付 针对各业务部门的具体需求，设计端到端的AI解决方案（从Prompt工程、RAG知识库搭建、Agent工作流设计到系统集成），推动方案从PoC验证到生产级交付的全过程，确保AI应用真正用起来、有效果。AI内部布道与赋能培训 组织AI工具和方法的内部培训、Workshop、技术分享，编写AI使用手册和最佳实践文档，降低各部门使用AI的门槛，培养公司全员的AI思维和实操能力，推动全员AI化的工程文化。效果追踪与持续优化 建立AI落地效果的量化评估体系（效率提升、成本降低、质量改善等指标），持续收集反馈，迭代优化AI方案，沉淀可复用的AI应用模板和方法论，形成公司级的AI能力资产。平台产品化与抽象能力 从各业务线的AI需求中提炼共性能力，反哺AI Agent平台的功能迭代方向，推动平台从项目制交付向产品化自助服务演进，降低AI应用开发的边际成本。 职位要求 计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备扎实的计算机基础。3年以上软件开发或技术相关工作经验，有跨部门协作或业务需求对接的实际经历，不要求一定是纯研发岗位，但需要具备一定的编码能力。熟练使用Python（必备），了解至少一门后端语言（Go / Java / Node.js 其一为佳），能独立完成API集成、数据处理脚本、简单的Web应用或Agent Demo搭建。对AI/LLM生态有深度认知和使用经验——熟悉主流大模型（GPT / Claude / Gemini
AI应用创新工程师 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？在传统的科技公司，你可能会花半年时间优化一个现有的陈旧模块。但在Fastlane，一家高速增长的品牌出海企业，我们希望你来当个“造物主”。我们不把你局限在“前端”、“后端”或“算法”的格子里。我们为你提供电商最前沿的商业场景和充足的API资源，你需要做的是：用最新鲜的AI技术，亲手搭建出能真实驱动业务增长、让用户尖叫的酷炫AI产品。如果你是一个喜欢折腾新技术的极客，手机里装满了各种AI工具，GitHub上存着自己周末搞的“小玩具”，并且渴望看到自己的代码在一周内上线并带来真金白银的商业价值——加入我们，我们一起把AI的想象力变成现实！ 你将要“折腾”什么？（岗位职责）1. 成为前沿技术的“雷达”： 持续追踪 LLM（大语言模型）、AIGC（图像/视频生成）、Agent框架等最新技术变迁，评估其在DTC电商场景下的应用潜力。2. 敏捷开发与“造轮子”： 动手能力拉满！从Idea到Prototype（原型），使用 Python、Node.js 等工具，快速搭建能够解决实际业务问题的AI小产品（如：智能客服机器人、自动化营销内容生成引擎、个性化导购助手等）。3. 打破边界： 不受限于单一技术栈，灵活运用开源模型、第三方API、Prompt Engineering等手段，“不择手段”地完成产品交付。4. 与业务共舞： 直接与CGO、产品总监及运营团队碰撞灵感，深入理解业务痛点，用技术创新驱动用户增长和转化效率。 职位要求 我们希望你具备什么？（任职要求）1. 背景不设限，但基础要扎实： 2026/2027届应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业优先（如果你是自学成才的非科班大神，只要有作品，专业不限）。2. 极强的动手与工程能力： 熟练掌握 Python 或 JavaScript/TypeScript，熟悉至少一种主流Web框架（如 Flask, FastAPI, Next.js 等）。3. AI
AWS Global Sales drives adoption of the AWS cloud worldwide, enabling customers of all sizes to innovate and expand in the cloud. Our team empowers every customer to grow by providing tailored service, unmatched technology, and
The mission of Speechify is to make sure that reading is never a barrier to learning. Over 50 million people use Speechify’s text-to-speech products to turn whatever they’re reading – PDFs, books, Google Docs, news articles,
Mission The mission of Speechify is to make sure that reading is never a barrier to learning. Over 50 million people use Speechify’s text-to-speech products to turn whatever they’re reading – PDFs, books, Google Docs, news
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。 这个岗位适合对