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aiagentAGI 全栈工程师
我们要做的，是把 AI 真正接入 IoT 世界：让摄像头能理解画面、让设备能听懂指令、让海量视频数据产生业务价值，是客户真正在用、愿意付费的产品功能。 你将： - 将视觉 AI （人形检测、包裹识别、异常行为分析）、LLM （视频摘要、指令交互）、语音 AI 集成进 Ti RTC 平台，打造有付费价值的 AI 增值服务 - 独立负责 AI 功能全链路工程化：模型/API 选型、接
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探鸽智能¥20k-45k
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我们要做的，是把 AI 真正接入 IoT 世界：让摄像头能理解画面、让设备能听懂指令、让海量视频数据产生业务价值，是客户真正在用、愿意付费的产品功能。 你将： - 将视觉 AI （人形检测、包裹识别、异常行为分析）、LLM （视频摘要、指令交互）、语音 AI 集成进 Ti RTC 平台，打造有付费价值的 AI 增值服务 - 独立负责 AI 功能全链路工程化：模型/API 选型、接
APP 产品 AI 化（提升交易活跃度与用户粘性） 智能交易助手： 负责开发 AI 辅助交易功能（如基于自然语言的指令下单、智能止盈止损策略建议）。 行情辅助决策： 利用大模型（ LLM ）集成多源信息（新闻、推特情绪、链上数据），为用户提供实时研报、代币分析及风险预警。 个性化推荐： 基于用户交易行为，利用机器学习模型进行个性化的币种推荐、策略跟单推荐及投教内容分发。 客服机
1 、负责大模型在金融支付方向的应用落地，支持达成业务以及技术的指标； 2 、负责大模型在智能营销、智能推荐、智能风控等业务领域的应用落地，降低平台运营成本、助力金融支付业务达成目标； 3 、负责大模型在智能监控、智能巡检、智能 Oncall 等技术领域的应用落地，降低平台运营成本、提升金融支付系统稳定性； 4 、负责大模型在工程领域的应用落地范式的探索，积极探索微调、
1、参与Pippit Web与App核心功能开发，负责视频和图片内容生成和编辑能力，通过调研、评估和引入前沿AI能力，优化和编排AI生成链路，协同产品、算法等团队提升营销内容的生成效果； 2、参与Pippit Agent的开发，参与Prompt 、等RAG等优化工作，MCP协议链路搭建与性能调优； 3、参与市场调研与分析，确保营销工具Web与App体验保持在业内的领先位置； 4、理
作为 Infra 团队的核心成员，你的目标不是简单的维护 K8s 集群，而是 构建支撑大规模模型进化的机器学习平台 ： AI 算力底座 ：研发 AI 异构计算软件栈，结合高性能网络（ RDMA/RoCE ）、缓存技术与 GPU 架构，实现训练/推理全链路优化。 云原生 AI 套件 ：深度定制 K8s 调度器 （ Volcano/
分布式全闪存储池功能开发与维护 a. 参与分布式存储系统核心模块的设计、开发与优化，包括但不限于：数据分布、元数据管理、数据一致性、副本与纠删码等。 b. 针对全闪存介质（ NVMe SSD ）的特性，进行 IO 路径、网络协议的深度优化，极致压榨硬件性能，降低延迟。 c. 评估、引入并深度应用最新的高效编程模型（如有栈协程、无栈协程/coroutine ）以及底层加速库（如 SPDK ）。
Founding Engineer（mid to staff level） → 以上全部 + 能独立drive复杂系统 → 数据层经验（SQL, Redis, graph DB加分） → LLM/RAG/embedding/agent架构了解更佳 → ownership强，能独立推进方向 → 有equity 技术栈 → 前端：Next.js App Rout
Software Engineer（mid level，early career也欢迎） → TypeScript全栈（Next.js + Hono） → 前端responsive UI + 后端API都能写 → Postgres, Redis, vector DB → 对design system和前端体验有追求 技术栈 → 前端：Next.js App Ro
负责淘宝交易链路（购物车、下单、订单、物流等）的业务研发与基础能力建设，在亿级 DAU 场景中持续优化系统稳定性与用户体验。 参与 AI Agent 系统的设计与研发，探索基于大模型的任务理解、工具调用与流程编排能力，在真实业务场景中构建智能化系统。 设计并落地 AI 驱动的交互与任务自动化方案，推动 AI 与交易业务场景的深度融合。 与产品、算法及后端团队协同，推进 AI
开发金融场景的 AI Agent 核心框架 基于大模型构建 Agent 思考-行动链路（ReAct） 实现工具调用、记忆优化、多 Agent 协作 工程落地能力强 熟悉 LangChain、OpenAI API、Agent 架构 懂 ReAct、Plan-and-Execute 等核心范式 关注 AI 前沿，玩过 AutoGPT、CrewAI 加分：金融科技背景
智驾大陆(上海)智能科技有限公司社招（hc 量大管饱 100+，软件+算法+测试+产品经理均有岗位） 内推码: RRZZ3AJ 链接: https://c4298iusig.jobs.feishu.cn/s/_lywGuWdYy8 Keywords：智驾、软件、算法、HC 紧急 负责智能驾驶AI模型算法部署框架设计/重构/开发工作 负责AI模型算
基于 OpenClaw 框架设计并落地公司内部 AI 工具。 使用 OpenClaw 构建 Agent 工作流与自动化执行链路。 设计结构化 Prompt 与多轮任务执行逻辑。 对接公司内部系统，实现业务流程自动化。 优化模型稳定性、执行效率与成本控制。 负责 OpenClaw 相关模块的维护与迭代升级。 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能
核心工作：负责 AI Agent 整体架构设计与技术选型，搭建优化规划、记忆等核心模块；开发 Agent 可调用工具，对接内外部系统；设计实现多 Agent 编排框架；建立 Agent 行为评估与监控体系；推动 Agent 系统工程化落地，把控生产环境核心指标。 3 年以上后端开发 / AI 应用开发经验，至少 1 年 LLM Agent 相关项目经验； 精通 Python ，熟
核心使命：将 AI 能力转化为可落地、可规模化、可盈利的产品 / 业务，对产品增长和结构负责。 核心工作：负责产品增长（产品各阶段的关键指标增长，制定从获客到留存的全链路策略等）；推动 AI 能力产品化（理解 AI 能力边界，将原子能力转化为产品功能，与研究员协作落地新能力）； AI 驱动产品构建（利用 AI 工具参与前端搭建、推动产品落地）。 任职要求：有 AI 产品经验（工具
核心使命：落地前沿 AI 能力，将大模型转化为可规模化生产力，重落地而非纯研究。 核心工作：研究主流大模型最佳实践；设计 Prompt 工程体系与 Agent Workflow ；搭建 RAG 检索、向量数据库及内容生成自动化 Pipeline ；整合多模态能力；优化生成效果、推理成本，提升系统稳定性与规模化能力。 任职要求：精通 Python ；有真实 LLM 应用落地经验（非
你将负责打造下⼀代具备⾃主决策与执⾏能⼒的 AI Agent 引擎，我们的 AI Agent 能在真实 Web 环境 中代表⽤⼾完成复杂任务（登录、浏览、⽣成内容、互动等） 全场景 Agent 闭环研究：利⽤多模态模型和 Agent 架构，探索在主播业务全流程（从前期筹备到实时 交互及后期粉丝维系）的⾃动化闭环。重点在于技术组合的快速验证与 MVP 的极速交付。 核⼼引
所属部门：AI Native 前沿应用创新中心 - 汇报对象：创新中心负责人 核心职责 Demo 工程化：将产品黑客的 Demo （ Next.js/FastAPI 原型）通过 AI Coding 工具（ Cursor/Claude Code ）重构为生产级系统，95%代码由 AI 生成，人工仅做 5%关键修复（安全/架构/性能） 生产架构搭建：使用 AI 生成微服务拆分、类
所属部门：AI Native 前沿应用创新中心 汇报对象：创新中心负责人 岗位职责 前沿技术雷达：持续跟踪 LLM 、AI Agent 、RAG 、Graph 、多模态、具身智能、强化学习等前沿方向，建立技术雷达监测机制 技术可行性评估：对 arXiv 顶会论文、开源 SOTA 项目进行工程可行性评估，能在 1-2 周内完成前沿研究的复现验证，输出可行性方案 技术布道与转
负责医疗方向 AI 应用的核心功能开发 基于 LLM 构建 RAG 系统（ Retrieval-Augmented Generation ） 使用向量数据库进行语义检索与知识管理 优化 prompt 、知识检索链路与回答质量 参与系统架构设计与性能优化 沟通主动积极，有良好的职业素养、工作习惯和团队意识 有良好的英语读写能力，能阅读英文技术文档与论文
1. 负责 AI 算法在业务的落地和优化，包括但不限于内容生产、智能助手、本地化翻译、chatBI 、代码生成等； 2. 探索大模型 Post-Training 、Inference 、RAG 、Agent 等相关技术的业务落地，优化算法的效果和产品体验； 3. 研究和优化图文音视频等多模态生成模型，解决目前 AI 在生成质量、多样性、可控性等方面的问题，提升生产效能。 1.
Engineering Manager / Senior Engineer 做什么： 大模型/LLM 请求网关 AI 流量治理 & 安全控制 Token / Rate Limit / Policy 管理 AI Infra 能力建设 技术： Go / Rust / Python / Lua 有 LLM / AI 相关经验加分
As a Generative AI Developer at BATW, you will play a pivotal role in enhancing and developing our AI-driven products and platform. Your key responsibilities will include: Leading the design and
1 、负责超大规模机器学习系统的架构设计与实现，直面高并发、低延迟、高可靠性与可扩展性等核心工程问题； 2 、覆盖系统多个关键子领域：资源调度、分布式模型训练、数据管理与高性能计算等，能在不同岗位边界间灵活切换与贡献； 3 、与算法团队紧密协作，推动算法与系统的协同优化； 4 、主动跟踪并引入前沿技术，把最新硬件、异构计算、编译优化、以及 RL/Agent 型交互等新方
挖掘海量的金融数据，在特征提取、价格预测、组合优化等不同的应用场景实践你的机器学习算法； AI 前瞻领域预研与实验 熟悉任一机器学习分支领域（如统计学习，深度学习，强化学习，组合优化或其他相关前沿技术等）； 对量化行业感兴趣，并且有较强的工程实现能力； 计算机、数学、统计学或相关专业硕士或博士学位； 国内知名量化私募基金管理公司，管理资金百亿以上。 技
1 、基于通用大模型，结合垂类应用场景，进行相关的数据建设、指令微调、偏好对齐、模型优化，升数据合成、模型推理&规划能力，构建全面客观准确的评测体系，探索提升垂类大模型能力； 2 、探索突破包括而不限于多模态 RAG ，VLA 模型、GUI Agent 等在内的多模态 AI Agent ，推动相关的新技术落地； 3 、探索研究多模态理解、生成式、机器学习、强化学习、AI
1 、研究并实现能够在不同规模模型上通用的优化方法（包括但不限于训练范式、正则化、架构改进、优化器、loss 设计、超参优化），验证其在大中小模型上的迁移性与效果； 2 、针对超大规模模型，进行系统级性能优化，包括分布式训练策略、访存优化、通信优化和推理加速，提升训练与推理效率与可扩展性； 3 、负责数据工程与微调流程的建设与迭代，包括高质量训练数据构建、指令微调、偏好/安全对
Role Overview We’re building the future of software development: AI agents that work with you, right inside VS Code. Our vision is to give every builder their own AI team, enabl
1、负责小红书创新业务在泛体验、范效率方向下的大模型工程化能力建设； 2、探索业界前沿的大模型工程研发（LLMOps）相关技术，打造高效工具链和应用系统，包括并不限于Agent、RAG、任务调度、推理加速、评测、PE等，持续优化效果和性能，保障服务高可用性； 3、深度参与项目研发，与产品、算法、质量等同学保持密切配合，不断优化项目整体效益，提升产品体验。 1、3年以上研发工作经
我们要找的人 不仅仅是为 AI 产品写后端，更是用 AI 重新定义编程的先行者。如果你厌倦了传统的 CRUD，渴望在 Agent 时代探索“人机结对编程”的极致效率，这里是你的最佳战场。 你将负责 AI 业务落地：负责 AI 创新产品的后端核心设计，应对快速变化的业务需求，保证服务的高性能与高可用。 架构沉淀：搭建适应 AI 业务特性的后端基础设施，构建可复用的服务能力。
本次实习计划围绕 AI编程提效 和 端智能开发 两大方向展开，具体内容如下： 1、AI编程提效方向 目标：通过AI技术优化软件开发流程，提升代码生成、测试、调试等环节的效率。 实习内容： 参与基于Agentic RAG 等技术构建企业级别知识库问答等LLM上层应用。 参与AI 加辅助编程工具的开发与优化（如代码自动补全、智能Bug检测等）； 基于大语言模型（LLM）探索