AI全栈开发工程师（大量HC）(J14446)
从全栈业务系统到 LLM/Agent/RAG 应用落地均有直接开发职责；要求对 AI Coding 生成结果进行验证。
科大讯飞（星火与AI应用/平台团队）
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科大讯飞（星火与AI应用/平台团队）
上市公司
讯飞星火、Agent应用与运行平台、智能办公和大模型推理基础设施
为什么关注它
兼有大型AI产品平台和明确应用岗位，从本科AI全栈/产品到硕士Agent Harness及推理工程，提供不同深度的AI开发路径。
AI 业务与实际采用
成熟人工智能企业，本批限定星火Agent、模型推理及具名AI应用工程/产品岗位；不将一般业务研发纳入。
2026半年报：公司收入116.23亿元、同比增长6.52%，研发投入30.07亿元、增长25.73%；开放平台收入37.05亿元、增长36.01%。上述为公司及分产品财务口径，不是精选团队的收入或规模。
Agent研发工程师(J14376)
面向办公、学习、创作、信息管理、跨语言和智能硬件场景研发Agent，并建设规划、记忆、工具调用、RAG、多模态检索、工作流与评测能力。
【星火X计划】面向复杂任务的下一代Agent Harness 关键技术研发(J14502)
岗位范围直接包括Agent运行时、真实Coding任务交付与评测反馈闭环；不是泛后端岗位。
【星火X计划-实习】大规模集群下超大尺寸模型推理性能极致优化(J14615)
建设国产异构算力上的分布式推理集群，优化 KVCache、动态调度和弹性基础设施。
【星火X计划-实习】面向大模型高效训推的算子研发与极致优化(J14616)
围绕大模型训推关键算子开展 Kernel 开发、通算融合和自动调优，优化硬件算力与通信效率。
【星火X计划-实习】面向复杂任务的下一代Agent Harness 关键技术研发(J14623)
研发 Agent Runtime 与 Harness，围绕长程任务、上下文记忆、工具调用、恢复、安全及 Trace/Eval 建设可运行的系统。
【星火X计划-实习】面向通用大模型智能体强化学习的Infra工程(J14610)
设计强化学习异步流水线、显存与资源调度系统，处理 Agent 多轮交互和大规模并发环境的工程瓶颈。
【星火X计划】面向超大尺寸MoE的大EP推理工程优化(J14505)
构建超大专家并行 MoE 分布式推理体系，优化跨节点通信、专家负载均衡与线上推理性能。
【星火X计划】面向通用大模型智能体强化学习的Infra工程(J14506)
负责强化学习后训练与 AgentRL 的系统工程，覆盖推理训练解耦、环境并行、数据管道和集群容错。
【星火X计划】面向大模型高效训推的算子研发与极致优化(J14504)
研发大模型高性能 Kernel，结合硬件架构优化关键算子，并实现计算与通信融合。
【星火X计划】大规模集群下超大尺寸模型推理性能极致优化(J14503)
工程职责直接针对大模型推理服务基础设施与性能/成本/可靠性指标，适合区分模型Infra方向。
【星火X计划】面向超大尺寸通用LLM的预训练Infra工程(J14507)
建设大模型预训练工程底座，参与千卡、万卡集群的分布式训练框架设计与性能优化。