全栈开发工程师(非常解压) Shanghai Intelligent manufacturing / Industrial Internet / Industrial automation Responsibilities 岗位职责前端:1. 负责基于Web的设备前端交互App开发、迭代及升级维护工作,与设备后端软件对接实现模式选择、3D显示交互、实时数据可视化、实时调整、设备管理维护等功能2. 与后端开发协作,实现前端App与机器臂硬件后端服务的稳定通信(通过WebSocket、Rest API等),确保指令发送与状态反馈的低延迟与高可靠性。3. 负责微信小程序的开发、迭代及升级维护工作,与云端后台对接实现用户接入、服务预约、订单支付管理等功能4. 确保应用在指定设备上流畅运行,优化渲染性能,管理好实时数据流,避免卡顿。后端:1. 负责按摩机器人产品终端系统后端软件的开发、迭代、维护及部署工作,基于已有框架和产品迭代需求,更新系统层级状态机及前后端交互。2. 负责按摩机器人产品终端与云端后台的数据及行为交互,构建实时通信服务(基于WebSocket、MQTT或gRPC),设计设备认证、在线状态监控及OTA升级管理系统。3. 设计终端数据采集、存储及上报机制,为后续的数据分析、疗效评估及智能推荐算法提供稳定数据管道。4. 负责云端后台数据库的开发及维护,实现设备、订单、用户、治疗方案、软件等的管理、维护、升级、数据可视化等功能,完成云端后台与设备终端的数据接口开发5. 设计安全通信协议,实现数据加密;构建完善的日志、监控和告警系统 Qualifications 任职要求- 本科及以上学历,3年以上软件开发经验,精通 Python/JavaScript等,熟练掌握状态机设计、前后端分离架构- 熟练掌握数据库设计- 熟练掌握docker容器化技术- 有智能硬件Web APP、小程序开发经验者优先。- 精通Vue.js开发框架,有Vue前端开发经验。- 了解Java开发框架,如SpringBoot等。- 深刻理解移动端性能优化、内存管理及跨平台适配。- 拥有极强的责任心和风险意识,对软件架构及代码质量有高要求。 Job Information Department: 非常解压
Location: Shanghai On-Site | Full-time Compensation: $150K–$200K + equity Our client is an innovative quantamental investment platform that empowers investors to build, share, and collaboratively execute sophisticated trading playbooks. The platform covers the entire investment lifecycle,
嵌入式技术负责人 上海 全职 技术研发类 职位描述 - 嵌入式系统架构设计:负责整体嵌入式软件架构设计,构建高稳定性、低延迟、可扩展的软件架构;- 多模态交互系统开发:设计多任务实时调度与系统资源管理策略(CPU / Memory / IO),构建事件驱动的多模态交互系统,保证实时响应与系统稳定性。- 设备通信架构设计:负责设备与云端系统之间的通信架构,包括:基于MQTT/websocket/HTTP的设备通信协议,弱网环境下的可靠通信机制,消息丢失、延迟、重连等问题处理,设备状态同步与远程控制等;- 端云 AI 系统集成:负责设备端 AI pipeline 的设计与实现(模型接入/流式数据传输),优化端云协同系统的 响应延迟与资源占用。- 硬件驱动与系统优化:参与硬件方案设计与调试(摄像头/麦克风/音频 codec/电机驱动等),负责系统性能优化,定位处理复杂问题;- 量产与运维能力:设计设备远程运维能力,包括OTA 升级,设备日志与监控,崩溃恢复机制,远程调试能力,保证设备在大规模部署后的稳定运行。 职位要求 - 本科及以上自动化、计算机、电子信息工程等相关专业;- 5-10年嵌入式开发经验,有消费级智能硬件量产经验;- 精通 C / C++、熟悉 Linux / RTOS、熟悉BSP、network、多线程、进程通信、消息队列;- 熟悉Event-driven架构、Publish /
机器人高性能通信工程师 深圳、上海 全职 智能机器人板块 职位描述 负责人形机器人内部和外部通信系统的架构设计与性能优化,保障多芯片、多设备间的高速可靠数据传输。1、设计和实现机器人内部多芯片(XP5-A/B/C、HRU)之间的高性能以太网通信架构,保障控制指令和传感器数据的低延迟传输;2、深度优化机器人在 5G、WiFi 等无线网络环境下的通信性能,解决网络适配、带宽瓶颈、信号稳定性等问题;3、设计和开发 DDS Bridge 系统,支持 WebSocket/UDP/WebRTC 等多协议到 DDS 总线的高效桥接;4、主导无线图传系统的架构设计与延迟优化(端到端采集→编码→传输→解码→渲染),支撑遥操作和远程监控场景;5、制定通信协议规范和测试标准,建立通信链路的自动化测试和监控体系。 职位要求 1、本科及以上学历,计算机、通信工程、电子工程等相关专业;2、精通 TCP/IP 协议栈,具备 3 年以上网络通信系统开发经验;3、熟悉 DDS(FastDDS/CycloneDDS/自研 xDDS)或类似发布-订阅中间件;4、有以下至少一项深入经验:- 实时音视频传输(WebRTC/RTP/H.264/H.265 编解码);- 高性能网络编程(epoll/io_uring/DPDK/RDMA);- 无线网络优化(5G/WiFi 6/蓝牙);5、精通 C/C++,熟悉 Linux 网络子系统。加分项:- 有机器人或自动驾驶系统的通信架构设计经验;- 熟悉 EtherCAT 工业通信协议;- 有端到端延迟优化实战经验(目标 10ms
IoT物联网开发实习生 上海 实习 职位描述 1. 参与机器人 IoT 平台后端服务开发,包括:设备接入网关、MQTT 消息路由、指令下发通道、OTA 升级服务管理;2. 实现基于 MQTT/CoAP/WebSocket 的双向通信机制,支持低延迟遥操作指令传输(100ms 端到端);3. 开发 机器人固件 OTA 升级系统,支持灰度发布、断点续传、版本回滚与升级状态追踪;4. 构建设备监控看板,聚合机器人在线状态、传感器健康度、网络质量、错误日志等关键指标;5. 协助设计边缘-云协同架构,支持部分控制逻辑在边缘(如 Jetson)执行,降低云端依赖;6. 编写自动化测试用例,验证设备在弱网、断连、高并发等异常场景下的行为鲁棒性。 职位要求 1. 计算机、通信、自动化、电子工程或相关专业在读本科/硕士;2. 熟练掌握 C++,熟悉 Go 或 Python,具备良好的后端开发基础;3. 了解 TCP/IP、HTTP、WebSocket,熟悉 MQTT 协议者优先;4. 有以下任一经验者加分:使用过 EMQX、Mosquitto、HiveMQ 等 MQTT
Agent系统工程实习生 (车身制造领域) 上海、合肥 实习 智能制造 - 制造工艺 职位 ID:A56774 职位描述 本岗位将深度参与一个面向工业制造领域的Agent工程体系建设,重点关注 Agent 工程可用性、可控性与可追溯性。你将主要负责Agent工程可用性支撑相关工作,包括但不限于:1.AI Agent 平台前端开发:完成平台核心模块(项目管理、智能问答、SE方案工作流、Issue看板、成本看板等)的页面开发与交互实现。2.飞书生态深度集成:对接飞书开放平台API,实现网页端一键触发飞书文档创建、飞书任务派发、群消息推送等 Agent Skill 动作。3.搭建知识图谱:根据车身制造领域知识,搭建对应的知识图谱。4.流式交互与数据对接:与后端配合,实现大模型问答的流式输出(SSE),对接多维表格/知识图谱等数据源,将 Agent 的“思考与执行过程”在前端具象化展示。工程化建设:参与前端基础设施建设,编写高质量、可复用的组件,维护良好的代码规范。 职位要求 1.全日制硕士研究生及以上学历,计算机、软件工程、自动化、信息工程等相关专业。2.具备良好的HTML/JavaScript基础。3.对工程系统的稳定性、可控性有兴趣。4.擅长英语。5.逻辑清晰,善于发现系统问题。有以下任一经验可优先考虑:1.有 LLM / Agent 项目经验;2.AI 应用经验:有大模型应用前端开发经验,了解流式输出(SSE/WebSocket)的处理,用过 LangChain/Dify/Coze 等框架。3.飞书开发经验:熟悉飞书小程序、飞书开放平台API、多维表格(Bitable)操作。4.可视化能力:熟悉 ECharts / Chart.js / AntV 等数据可视化库。5.全栈倾向:了解 Node.js /
测试开发工程师 上海 校招 正式 技术族 - 测试类 职位 ID:A76079 职位描述 1. 参与机器人云服务、Agent 平台、开放平台、设备管理平台等系统的测试开发工作。 2. 负责接口测试、自动化测试、性能测试、稳定性测试、回归测试等能力建设。 3. 基于业务场景设计测试用例,覆盖机器人交互、设备状态、任务执行、数据回传、权限鉴权等核心链路。 4. 参与 CI/CD 流水线建设,推动测试左移,提高研发交付质量和发布效率。 5. 开发自动化测试工具、Mock 服务、测试数据构造工具、回归验证脚本等。 6. 参与线上问题分析和质量复盘,协助定位系统缺陷,推动质量改进闭环。 7. 参与机器人场景测试,包括导览、导购、接待、问答、任务执行、异常打断等场景验证。 职位要求 1. 计算机、软件工程、自动化、电子信息等相关专业,本科及以上学历。 2. 熟悉至少一种编程语言,如 Python、Java、Go、JavaScript 等。 3.
机器人交互系统工程师 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID:A89025 职位描述 1. 负责机器人多模态交互系统建设,将 ASR、视觉前端、机器人状态、端侧模型、云端模型、Tool、TTS、表情和动作串成完整交互链路。2. 设计并实现 Session、Turn、Task、User、Tool、TTS 等状态管理能力。3. 支持多轮对话、打断恢复、任务暂停、任务续接、多用户上下文管理。4. 负责 Agent / Tool Use 链路,包括 Tool Schema、参数校验、工具调用、结果回注、失败恢复。5. 接入模型结构化输出,完成 JSON Schema / Pydantic 校验、fallback、retry 和日志记录。6. 支持端侧模型与云端模型协同,包括本地先答、云端补充、安全兜底和 route 结果消费。7. 建立交互日志、Trace、Case
提前批-座舱Agent Harness算法工程师 北京、上海 校招 正式 数字技术 - 算法 本科及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID:A33756 职位描述 * 探索 agent harness / runtime 在车载场景下对话系统的研究和应用,包括论文调研、方案设计、数据分析、效果优化、代码实现等工作,用极致的工程手段把Agent做到更快、把系统做到量产级的稳定与可观测;* 直接参与公司自研 Agent harness 框架的全链路设计与开发,包括Agentic Loop、工具系统、会话持久化、上下文压缩、Hook 机制、MCP 协议* 参与实时语音工程研发:全流式链路构建、barge-in、端到端时延优化* 针对 Agent 执行链路分析与问题定位;优化 Agent 响应效率、稳定性及容错能力;* 对接离线SFT/agentic RL训练环境,协助提升端到端模型效果; 职位要求
后端开发工程师 上海 校招 正式 技术族 - 软件类 职位 ID:A86976 职位描述 1. 参与机器人云端后端系统开发,包括 OMP 设备运营管理平台、灵心平台、开放平台、交互云端链路、智能体平台 等核心模块。 2. 负责机器人设备管理相关能力建设,包括设备接入、设备状态、任务管理、远程配置、OTA、日志诊断、告警监控、权限管理等。 3. 参与灵心平台和智能体平台后端开发,支持 Agent 配置、技能管理、工具调用、记忆管理、版本发布、运行状态追踪等能力。 4. 参与交互云端链路建设,支持语音、文本、图片、多模态交互场景下的会话管理、模型调用、上下文管理、RAG 检索、任务编排等能力。 5. 参与开放平台和开发者生态建设,包括开发者账号、应用管理、API Key、OAuth 授权、接口开放、应用上架、调用统计、文档服务等。 6. 负责后端服务的接口设计、数据库设计、服务拆分、核心业务逻辑开发和性能优化。 7. 参与系统稳定性建设,包括限流、熔断、重试、降级、监控告警、日志追踪、问题排查和线上故障复盘。 8. 参与 CI/CD、自动化测试、灰度发布、回归验证等工程效率建设,提升系统交付质量。 9.
Company Introduction Polymer Capital Management is a market-neutral, multi-manager investment platform focused on Asia. Our goal is to discover and nurture the regions top investment talent by combining established institutional support with extensive local financial market
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。