来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
AI技术真正产生价值，在于它穿透行业、回到模型。你要做的就是这件事——带着最前沿的大模型能力，潜入教育、医疗、金融、制造等真实场景，和客户一起把AI用起来，同时把行业数据闭环回流，反哺算法迭代。这是一个技术深度和商业宽度都必须极强的岗位。
你做什么
1、行业渗透：理解不同行业的核心业务逻辑，识别AI落地的真实卡点，不是卖功能，是帮客户想清楚怎么用；
2、方案设计：基于MiniMax大模型能力，拆解客户需求，输出可落地的行业解决方案，动辄涉及端到端架构设计；
3、数据闭环：确保行业场景产生的真实数据能有效回流，成为模型迭代的燃料——这本身就是技术活；
4、跨团队对齐：联动算法、产品、工程团队，确保方案在技术边界内可行，且能撬动模型改进。
职位要求
我们期待你
1、技术底色：计算机/AI相关学历背景，算法工程师/研究员出身，能和技术团队在同一频率对话——不是要你写模型，而是能判断技术可行性、评估边界、能和算法同学对话碰撞；
2、行业阅历：在IT咨询、投行、企业级SAAS公司、云厂商行业解决方案团队待过，或者自己创过业深度服务过B端客户。你见过真实的商业场景，知道企业要什么、不要什么；
3、AI落地经验：在AI创业公司做过CTO/技术负责人/解决方案负责人，或者在大型科技公司的行业落地团队主导过成功项目。你亲手把AI从demo变成生产环境跑过，知道坑在哪里。
为什么来MiniMax
1、你做的每一个项目，产生的行业数据会直接回流到模型训练——你的工作本身就是产品进化的闭环；
2、离技术足够近，能影响模型能力本身，不是一个纯售前角色；
3、早期加入，定义这个岗位本身的可能性。
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们正在寻找喜欢直接与客户合作，使用大语言模型（LLMs）构建实际解决方案的工程师。在这个岗位上，你将融入客户环境，了解他们面临的挑战，协作构建解决方案，并应对不断变化的问题领域。你将与内部合作伙伴（如销售、解决方案架构师、客户成功和产品团队）密切合作，以确保这些项目的成功，并将宝贵的见解反馈给公司。
你的职责
与客户合作，深入了解他们的技术和业务需求。
- 使用敏捷、迭代的方法设计和构建端到端的AI驱动应用程序。
- 为原型和实际部署制定并管理详细的项目范围和实施计划。
作为值得信赖的技术合作伙伴，与客户团队并肩工作，在其基础设施上实施解决方案。
-与跨职能团队协作，确保顺利交付和持续成功，同时分享见解以改进内部流程和产品。
记录经验教训和最佳实践，以帮助在整个组织内扩展FDE职能。
职位要求
你所具备的条件
-至少4年软件工程或涉及直接客户互动的类似角色的工作经验。
有高达50%的出差灵活性，以便与客户进行现场协作。
有构建快速原型并根据用户反馈进行迭代的良好记录。
-有领导或参与AI/ML解决方案部署的经验，熟悉网络和云技术。
具备扎实的前端工具技能，如React或Next.js；后端开发技能，使用Python或Node.js等语言；以及数据分析工具技能，如MaxCompute、ClickHouse或其他SQL数据库。
-熟悉包括阿里云、腾讯云、华为云在内的云平台。
-具备出色的沟通能力，能够向技术和非技术利益相关者传达复杂的技术主题。
- 采用务实的方法解决问题，主动学习并根据需要进行调整，以取得有效的成果。
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
作为云AI高级架构师，负责OTT客户需求洞察和中高层技术交流，主导昇腾云重大解决方案整体方案设计、调优适配和昇腾云解决方案的项目成功，具体职责如下：
岗位职责:
1、需求理解&洞察：洞察客户业务和发展趋势，深入理解客户需求，从客户业务发展中识别对公有云的机会点和核心诉求，并开展公有云解决方案的联合创新，参与研发产品规划，推动产品竞争力提升。
2、重大解决方案设计：作为方案架构师，深度参与并牵头重大战略项目技术方案设计，把握技术方向，完成整体需求分析和解决方案设计，分析竞争对手信息并制定竞争策略，解决关键问题，对重大战略项目成功负责；
3、支撑技术中高层交流：支持重要客户的交流活动，尤其是技术中高层的交流，能够以专业视角展示公司产品与解决方案优势，牵引客户未来技术规划，构建云业务相关的稳固的中高层技术客户关系。
任职要求
语言要求：英语
教育背景要求：计算机/软件/AI人工智能等相关理工科本科以上学历
技能要求:
1、有AI软件从业经验，能够对客户的业务系统有理解能力，从而针对性的设计解决方案。
2、有较好的沟通，理解能力，能够和客户的CXO和运维/技术人员开展对话和交流。
能力要求:
1、熟悉AI产业技术栈，熟悉业界主流大模型产品和头部AI应用，具备AI应用系统或大模型设计开发经验者优先；
2、对大模型的训练推理框架、流程、技术方案，及业界主流大模型的架构、关键技术、性能测试调优等非常熟悉；
3、熟悉Tensorflow/Pytorch/Mxnet/Mindspore等主流AI框架的一种或多种，熟悉主流AI算法，包括并不限于自然语言处理、图像视频类、决策优化类等；
4、具备3年以上AI应用或大模型相关解决方案的相关经验，包括方案设计、适配调优、需求分析、架构设计和规划等。
知识要求:
1、有公有云从业经验，或熟悉某一到多个行业应用领域者优先。
2、具备华为云HCIP/HCIE认证优先；3年以上云服务开发经验优先；
3、在AI 技术等领域的一个领域中有丰富经验及深入理解，有良好的洞察能力。
专业证书要求:CET-4及以上英语水平资格证书
其他要求:具备海外留学背景或海外工作经验优先
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
AI解决方案架构师(SA方向)岗位职责，具体如下：
主要职责:
1、深度洞察和了解AI技术发展趋势，全面理解客户AI业务(搜索推荐)布局与技术架构，具备客户中高层对话能力；
2、协助客户设计并用好大模型及AI应用系统架构，引导华为ICT、云等产品和技术方案以匹配客户需求；
3、主导搜索推荐业务领域的AI系统架构方案的设计交流，牵头推动解决技术难题，保障项目顺利推进并高质量完成交付；
4、深入挖掘并理解客户需求，牵引产品特性与解决方案优势，助力产品规划与竞争力提升；
5、能提供专业的AI领域前沿的技术培训与指导，带领团队提升搜索推荐领域AI综合解决方案能力。
任职要求
语言要求:英语CET-4以上
教育背景要求:AI、软件及计算机工程相关专业，优先考虑留学教育背景。
技能要求:
1、拥有丰富的搜索推荐领域AI系统架构设计经验，熟悉GPU/NPU等硬件处理器设计，具备丰富的大模型应用实践经验，对AI系统架构、昇腾/NV等主流芯片厂家硬件方案，硬件编译器、算子/算法开发、AI框架等有深刻理解和客户实战经验，互联网行业经验优先；
2、具有大规模系统设计与实践经验，熟悉搜索推荐AI、大数据等相关技术，能够应对复杂系统和问题挑战。
能力要求:
知识要求:
1、熟悉人工智能相关行业解决方案中的一种或多种；
2、熟悉主流编程语言（如Python、C/C++等）及相关开发框架与工具，具备较强的软件编码与业务问题解决能力.
专业证书要求: 英语CET-4及以上证书，或托福/雅思/托业等同等资格证书
其他要求:
1、性格开放，积极主动，从业经验中遇到问题能主动思考解决办法；
2、具备NV项目或AI项目经验，熟悉常用的业务迁移、常用调优方法相关经验者优先。
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MiMo 大模型团队正在寻找熟悉 sandbox、容器化和云原生基础设施的研发工程师，一起建设面向大规模强化学习训练的基础设施能力。
随着大模型 Agent 和代码能力训练进入大规模 RL 阶段，我们需要构建稳定、安全、可扩展的任务执行环境。你将参与设计和实现 sandbox 执行系统、容器调度平台、训练任务环境、隔离与资源管理机制，为大规模 Agent 任务、代码执行任务和 RL 训练提供底层 infra 支撑。
工作职责
1. 设计和建设面向 RL 训练的 sandbox 执行环境，支持代码运行、工具调用、浏览器自动化、文件系统操作、网络访问控制等能力。
2. 基于 Docker、Kubernetes 等技术，构建可大规模调度的容器化任务运行平台，支持高并发、多租户、可观测、可恢复的训练任务执行。
3. 参与大规模 RL 训练 infra 的 scaling，包括任务分发、资源调度、环境复用、状态隔离、失败恢复、日志采集和性能优化。
4. 建设安全隔离机制，降低模型生成代码、Agent 工具调用和自动化执行带来的安全风险，包括权限控制、系统调用限制、网络隔离、资源限额等。
5. 与模型训练、Agent 框架、数据和评测团队合作，将训练任务需求转化为稳定可用的执行环境和平台能力。
6. 分析大规模训练过程中的系统瓶颈和故障问题，持续优化调度效率、资源利用率、任务吞吐和环境稳定性。
7. 参与内部平台工具建设，包括任务管理、运行监控、日志查询、环境调试、指标看板和自动化运维能力。
任职要求
任职要求
1. 熟悉 Linux 系统、进程模型、文件系统、网络、权限控制和资源隔离机制。
2. 熟悉 Docker、containerd、Kubernetes 等容器化和云原生技术，有实际生产环境使用或平台建设经验。
3. 理解 sandbox / 隔离执行环境的核心问题，包括安全边界、资源限制、网络隔离、文件系统隔离、进程生命周期管理等。
4. 熟悉至少一种后端或脚本语言，如 Go、Python、Rust、JavaScript / TypeScript、Shell 等，能够独立开发 infra 工具或平台服务。
5. 具备分布式系统和基础设施工程意识，理解任务调度、队列、服务发现、监控告警、日志系统、故障恢复等常见机制。
6. 对大模型训练、Agent 执行环境、代码运行平台或 RL 训练基础设施有兴趣，愿意深入理解训练系统对 infra 的需求。
7. 具备良好的问题定位能力，能够在复杂系统中分析性能、稳定性和资源利用率问题。
加分项
1. 有大规模 Kubernetes 集群、在线执行平台、CI/CD 平台、Serverless、判题系统、代码沙箱或浏览器自动化平台建设经验。
2. 熟悉 Linux namespace、cgroup、seccomp、AppAr
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岗位概述
参与复杂软件产品从概念探索到上线的完整设计过程，负责用户体验、交互与视觉设计。结合用户研究、数据和业务需求完善方案，与产品及工程团队协作完成交付。
工作地点：北京
岗位职责
与产品经理、工程师、用户研究和数据团队协作，参与从概念探索到上线的完整设计过程，明确问题、目标及设计范围。
快速制作概念原型，结合用户研究与数据设计用户流程，收集各方反馈并持续迭代。
设计网页产品界面、图形及布局，维护和改进视觉系统，将用户反馈与业务需求纳入产品设计。
在问题尚不明确时形成设计方向，综合分析相关因素，与其他设计师开展评审，并协调关联项目中的设计工作。
跟进实现与上线质量，参与中文团队的技术沟通，并协助翻译和核对技术说明，确保各方理解一致。
任职要求
具备 2 年以上复杂软件产品的端到端设计经验，能够结合业务目标完成用户体验、交互与视觉设计，具备良好的审美和视觉判断。
有对照测试和数据驱动设计的实践经验，能够使用研究与数据支持产品策略和设计决策。
熟悉原型工具，具备产品思考能力；口头和书面表达清晰，善于倾听、说明设计依据并与不同团队沟通协作。
有设计系统建设与维护、跨团队产品上线、对话式 AI 或聊天机器人设计经验，或具备动效设计能力者更佳。
有使用 AI 工具改进工作流及衡量效果的实践，了解 AI 风险、偏差与质量审查，并持续学习提示词、上下文工程或智能体编排者更佳。
请随简历附个人作品集，作品集将作为重要评估依据。
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ByteIntern：面向2027届毕业生（2026年9月-2027年8月期间毕业），为符合岗位要求的同学提供转正机会。
团队介绍：TRAE（The Real AI Engineer），是字节跳动旗下的AI编程产品，一个能理解需求、调动工具、独立完成开发任务的AI开发工程师，为用户提供端到端生成真实软件的服务。TRAE是当前国内受到广泛欢迎的AI编程产品之一，也是业界首个端到端AI软件开发Agent产品，可覆盖简单到复杂全场景。我们正在寻找充满热情、富有创造力的人才。期待你的加入，与我们共同重塑开发范式，定义未来开发的形态。
1、负责代码领域的模型效果优化，深入研究LLM后训练等相关技术，提升训练效果和效率；
2、分析业务场景，设计并实现适用于不同场景的算法解决方案，支持产品效果方面的需求；
3、持续跟进LLM前沿技术，聚焦LLM在软件工程领域中的应用。
职位要求
1、2027届硕士及以上学位在读，计算机、软件工程、人工智能等专业优先；
2、具有数据合成、指令微调经验，具备优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底；
3、熟悉大模型训练、RL算法者优先；在大模型领域，发表过论文者优先；
4、熟悉Vibe Coding，有丰富的使用各类AI编码工具者优先；
5、出色的问题分析和解决能力，能深入解决大模型训练和应用存在的问题；
6、良好的沟通协作能力，能和团队一起探索新技术，推进技术进步。
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1、负责AI IDE中AI功能的探索与开发工作，专注于AI功能的交互实现，涵盖但不限于代码生成、代码理解、知识问答、AI Agent、多模态、AI生态等等，将复杂的AI功能交互以直观、易用的方式呈现给用户，并不断优化用户体验；
2、开发和维护领先的IDE基础框架，提供灵活的Ul自定义能力和IDE基础服务编排能力、IDE生态和工具链，包括但不限于插件框架、插件市场、和研发流程相关的插件等，支持各种需要IDE的业务场景；
3、持续跟进LLM领域的最新技术趋势，结合AI IDE的前端需求，提供创新的交互解决方案，并推动前端技术的迭代和升级。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机相关专业，深刻理解前端体系架构，具备扎实的算法、数据结构基础及编程能力；
2、熟练掌握至少一种主流前端框架（如React、Vue.js、Angular），并熟练掌握JavaScript/TypeScript，拥有丰富的前端开发与用户界面设计经验；
3、熟悉前端工程化实践，包括模块化、组件化开发，以及前端性能优化、响应式设计和跨浏览器兼容性调试，了解Webpack、Rollup或Vite、Electron等；
4、具备API对接、接口安全、性能调优和自动化测试等实践经验，能够独立设计并实现高质量的前端服务；
5、熟悉前后端分离架构，了解RESTful接口设计，有良好的代码规范、版本控制及团队协作经验；
6、熟悉跨平台前端开发、响应式设计和前端性能优化技术，能在不同设备和浏览器环境下保证一致的用户体验。
具备以下经验者优先：
1、对AI技术和大语言模型有浓厚兴趣，关注前端交互及用户体验领域的最新技术趋势，具备快速学习和解决问题的能力；
2、有AI功能相关的前端研发经验，熟悉交互设计和用户体验优化，能够将复杂AI功能交互直观地呈现给用户；
3、具备AI Agent相关前端交互设计与集成的经验，了解如何在前端实现AI能力的无缝集成；
4、具备Rust研发经验；
5、熟悉VSCode、IntelliJ IDEA、Eclipse等IDE的底层实现与原理及LSP、DAP协议，并有VSCode、IntelliJ IDEA、Eclipse、Chrome等IDE的插件开发经验；
6、有开源项目贡献经验或在前端技术社区中活跃者优先。
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工作职责：-行业调研与需求分析：负责行业智能化需求调研，跟踪AI技术发展及典型案例，梳理客户痛点与业务场景，输出调研纪要、需求分析等核心材料 -大模型应用开发与优化：配合方案落地，进行Prompt设计、调优与代码迭代；搭建评测案例集，开展模型质量校验、系统测试及问题归因分析 -客户技术支持与闭环：协同内外部资源，处理客户使用千帆大模型平台过程中的各类问题，跟进测试、处理、迭代与验收全流程 -流程SOP与工具化：识别高频工作场景，利用AI工具将SOP进行Skill化封装，提升工作效率
职责要求：-每周需可实习5天及以上，可稳定实习3个月以上，能够连续实习6个月者优先 -Al实践能力：熟悉主流大模型基础能力，了解Prompt调优、RAG、Agent等基础概念；能够熟练使用主流AI开发工具如cursor、codex、claudecode者优先 -综合素质：自驱力强、责任心强，工作严谨细致、执行力强，能够持续跟进任务并推动问题闭环
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工作职责：-负责大模型应用系统的研发，包括大模型推理服务、工具链、数据工程管道等 -与算法团队协作，将大模型能力快速集成到业务产品，构建RAG、Agent等AI应用 -设计并优化大模型调用链路，提升系统响应速度与稳定性 -参与大模型数据工程建设，推动训练数据质量提升 -关注大模型工程化前沿（如vLLM、LangChain），推动最佳实践落地
职责要求：-本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先 -熟练掌握Python，有大模型API调用与应用开发经验 -了解RAG、Agent、Prompt Engineering等大模型应用技术 -有大模型工程化或AI应用开发实习经历者优先 -熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术者优先
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工作职责：-模型推理服务产品设计：参与千帆MaaS平台的推理服务产品建设，协助设计API调用、控制台、性能监控等功能模块。调研开发者对模型推理的需求，输出竞品分析与用户需求文档 -订阅制产品体系建设：协助设计面向企业/个人的订阅制套餐，参与定价策略、配额管理、账单结算流程的产品设计。跟进订阅制用户生命周期管理，包括免费试用、续费提醒、升级引导等转化路径优化 -跨团队协作与落地推进：与算法、工程、运营团队紧密配合，推动推理服务性能优化与订阅系统开发上线。收集用户反馈与数据埋点，通过分析调用量、留存率、转化率等指标，迭代产品功能 -文档与市场支持：撰写推理服务API文档、订阅套餐说明、最佳实践指南，协助解答客户推理相关问题
职责要求：-具备大模型领域的基础认知，理解推理性能优化、KV Cache、Prefill-Decode（PD）分离等关键技术点，熟悉主流开源模型（如GLM、DeepSeek等）的架构特点与性能优势 -对Token经济或SaaS订阅制商业模式有一定理解，能分析按量计费、套餐订阅等机制对用户行为与收入模型的影响，有产品实习或相关项目经验者优先 -对大模型技术演进及AI Agent应用充满热情，具备强自驱力与快速学习能力，乐于主动探索前沿技术并推动产品落地
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工作职责：-负责大模型智能体（Agent）系统全链路设计与开发，搭建具备自主规划、复杂推理、动态决策能力的智能体架构，推动智能体在实际业务场景的规模化落地 -主导智能体核心算法研发与迭代优化，深耕意图理解、多步任务规划、工具调用、长短期记忆管理、多智能体协同等核心模块，持续提升任务完成准确率与系统鲁棒性 -搭建多维度智能体评估体系，建立效果、效率、资源成本一体化量化指标，驱动产品与算法持续迭代与自进化 -推进基于智能体驱动的业务创新，挖掘并孵化高价值应用场景，实现从技术验证到产品落地的闭环，构建差异化业务模式与增长飞轮
职责要求：-本科及以上学历，包含但不限于计算机、信息工程、人工智能、软件工程、电子工程、统计学、应用数学等相关专业 -深入理解 ReAct、CoT、Plan-and-Execute 等主流 Agent 原理，熟练使用 PyTorch、LangChain、AutoGen等框架，具备 Agent 系统从算法设计到工程落地的完整能力 -深入理解大模型技术原理，追踪大模型、智能体、强化学习等领域前沿技术，具备快速将学术成果落地为商业化产品的实战能力 -业务理解力强，自驱力突出，沟通表达清晰，具备良好的跨团队协作能力 -有智能体产品从早期搭建经历，顶级会议论文（CVPR/ACL/ICML等），ACM、IOI、IMO等竞赛获奖，知名开源项目核心贡献者优先
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-19
我们正在寻找一位动手能力强、视野开阔的智能体研发工程师，加入 AI for Science 团队。你将负责让智能体走出对话框，去规划、执行并闭环调控真实的科学实验系统，通过大量自动化实验与评测比对，为每一类科学任务找到最可靠的智能体设计与反馈机制。更重要的是，你将直面 AI4S 当下最硬的一个问题，模型报告的“变好”，究竟是真的变好，还是只是把指标刷高了。这里的每一天，都是在为科学发现的自动化建立可信的底座。
【岗位亮点】
- 让智能体真的动手：不是 benchmark 上的 agent，而是接到真实科学系统上的 agent。它要自己提假设、下参数、看结果、改方案，并且承担做错的后果。这类闭环经验目前非常稀缺。
- 做 AI4S 里最难的那一层：可信评测。区分“物理上真的改善”与“指标被刷高”，本质上和 reward hacking、agent evaluation、过程奖励是同一个问题，只是在这里有物理定律作为唯一裁判，对错没有模糊空间。
- 成果有双出口：顶刊论文与开源代码同时推进。你的工作会被外部复现和引用，而不是沉在内部 repo 里。
【岗位职责】
1. 智能体系统构建与闭环实验
•设计并实现面向科学任务的智能体，涵盖任务规划、工具调用、状态记忆与多轮反馈；
•将智能体接入真实实验平台，完成从需求到闭环运行的全过程，处理真实数据中的漂移、噪声与失败样本；
•针对不同任务类型，比较不同智能体架构与反馈机制的实际表现，输出方案选型报告。
2. AI4Physics 建模与物理先验融合
•将物理前向模型与神经网络结合，解决逆问题、重建与参数反演类任务；
•探索用物理仿真替代真实标注数据的可行边界，验证零样本与跨域泛化能力；
•完成系统的消融实验，说明性能提升到底来自哪里。
3. 评测体系与知识沉淀
•建立智能体评测集与实验数据库，记录不同任务、不同设定下的最优配置，形成内部选型规范；
•设计能识别指标欺骗的评价指标与对照实验，保证结论可复现、可追溯；
•定期整理典型案例，输出技术报告与开源文档，为团队积累实战经验。
职位要求
1. 教育背景
•统招全日制本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、应用数学、物理、光电、精密仪器等相关专业均可；
•【接受应届】欢迎 2026 届优秀应届生投递，我们将安排资深研究员带教，从模型实现到实验闭环全程辅导。
2. 专业与动手能力
•在以下方向中至少有一项扎实经验：大模型与智能体（planning、tool use、memory、multi-agent）、强化学习、生成模型、逆问题与优化；
•熟练使用 PyTorch，能独立完成从数据、训练到评测的完整链路，读得懂论文并复现得出来；
•有 benchmark 设计、模型评测或 reward hacking 相关经验者优先；
•对物理或实验科学有基础了解或强烈学习意愿者
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一、关于我们
我们是一家专注于端侧 AI 与大模型技术的创新企业，致力于推动大模型在汽车智能座舱、车载 Agent、多模态交互、智能车控等场景的规模化落地。随着汽车行业进入 AI 原生时代，我们正在构建下一代车载 AI 操作系统与 Agent 平台，面向主机厂、Tier1 及生态合作伙伴提供领先的端侧大模型解决方案，助力车企打造差异化的智能座舱体验与核心竞争力。
二、职位描述
作为汽车行业的 Jr 产品经理，你将负责智能座舱内大模型应用的产品规划与落地，涵盖智能语音助手、场景化服务推荐、个性化座舱等核心方向。需要深入挖掘车载场景下的用户需求与创新机会，将产品定义转化为可执行的开发任务，并协同 AI 研发、硬件、软件等多团队推动产品从工程样件走向量产落地，对最终产品体验与质量负责。
三、岗位职责
1.负责智能座舱内大模型应用（如智能语音助手、场景化服务推荐、内容生成、个性化座舱等）的产品规划、路线图制定和版本管理。
2.深入分析行业趋势、竞争格局和用户需求，挖掘大模型在车载场景下的核心价值点和创新机会，定义具有竞争力的产品特性。
3.将产品需求（PRD）转化为可执行、可测试的开发任务。深度参与开发、测试和集成全过程，确保技术实现精准匹配产品定义，并对最终的产品体验和质量负责。
4. 作为项目核心驱动者，高效协同AI研发、硬件、软件、设计、市场及供应商等多个团队，确保产品目标一致并顺利推进。
5.协同团队完成产品从工程样件到量产版本的打磨。支持解决量产过程中的相关问题，确保产品功能、性能与用户体验稳定落地于量产车型。
职位要求
1.计算机、软件工程、电子工程、车辆工程等相关专业优先。
2.3年以上产品经理经验，具备AI产品（尤其NLP/大模型相关）或智能座舱/车联网产品经验者优先。
3.出色的逻辑思维、用户洞察力和数据驱动决策能力；优秀的沟通、协调和项目管理能力，能够驾驭复杂跨团队合作；具备强烈的自驱力、责任感和在模糊领域中发现并定义问题的能力。
4.有实际的大模型应用（Prompt工程、Agent设计等）项目经验。
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1. 智能体应用工程化开发：负责基于大模型的智能体（Agent）应用的架构设计、工程实现与迭代优化，涵盖任务规划、工具调用、多轮对话、记忆管理等核心能力建设，完成工作流编排、多 Agent 协作、Human-in-the-Loop 交互、RAG等功能的工程化落地与优化。
2. 前后端全栈开发：负责智能体应用的后端服务开发，基于 Python 或 Go 构建高可用 API 服务，实现流式输出、异步任务、模型服务调度等核心能力；负责前端交互界面开发：基于 React 或 Vue 3 构建智能体对话界面、任务可视化面板、管理后台等，实现前后端联调与数据交互；负责数据库设计（PostgreSQL/MySQL）、缓存策略（Redis）及系统集成，保障系统性能与数据一致性。
3. 系统部署与现场交付：负责基于 Docker/K8s 的容器化部署方案设计与实施，搭建 CI/CD 流水线，保障项目的高效迭代与稳定运行。承担项目到用户现场的部署交付工作，包括私有化环境适配、系统安装部署、性能调优、上线护航等。负责系统的运维监控体系建设，保障生产环境的稳定性与可观测性。
4. 需求协同与技术沉淀：对接产品与业务团队，拆解客户需求并转化为可落地的技术方案。协同算法团队完成模型服务化封装与推理优化，推动 AI 能力的产品化落地。沉淀工程化最佳实践，参与团队技术能力建设与知识沉淀。
职位要求
1. 教育背景与经验：硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。3 年以上全栈开发经验，有 AI 产品或智能体应用落地经验者优先。
2. 技术能力
- 智能体与大模型工程：熟悉 LLM 应用开发框架，具备 Agent 工作流编排、工具链开发的实践经验。了解 RAG 系统构建流程，熟悉向量数据库（Milvus/FAISS/Chroma 等）的使用与优化。熟悉 Prompt 工程、多模型调度、流式输出等大模型工程化技术。
- 后端开发：精通 Python，熟悉 FastAPI/Flask/Django 等后端框架，具备异步编程与微服务架构经验。熟悉数据库设计与优化（PostgreSQL/MySQL），了解 Redis、消息队列等中间件。
- 前端开发：熟练掌握 React 或 Vue 3 等主流前端框架，能独立完成交互式 Web 界面开发。
- 部署运维：熟悉 Docker/K8s 容器化部署，具备 CI/CD 流水线搭建经验。熟悉 Linux 运维、Nginx 配置、服务监控等基础运维技能。
3. 综合素质
- 具备良好的需求拆解与问题排查能力，能独立完成从需求分析到交付上线的全流程。
- 具备 To B 项目或私有化交付经验者优先。
- 具备强烈的 Owner 意识与跨团队协作能力。
- 善用 AI 编程工具（如 Cursor、Copilot 等）提升开发效率。
四、加
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1. 智能体后端系统开发
- 负责基于大语言模型的智能体（Agent）应用后端架构设计、核心模块开发与持续优化，涵盖：
- 任务规划、任务拆解与执行调度；
- 工具调用、插件系统及外部系统集成；
- 多轮对话、上下文管理与长期记忆；
- 工作流编排、多 Agent 协作及 Human-in-the-Loop 机制；
- RAG 检索增强生成、知识库服务及数据处理流程；
- 模型路由、多模型调度、失败重试与降级策略。
2. 高性能后端服务建设
- 使用 Python 或 Go 构建高可用、高并发的 API 服务和微服务系统；
- 实现模型请求编排、流式输出、异步任务、任务队列及长耗时任务管理；
- 负责模型服务接入、调用链路管理、限流熔断、超时控制及异常处理；
- 负责服务接口、数据结构和系统模块设计，保障系统的稳定性、可扩展性与可维护性；
- 负责数据库设计与优化，包括 PostgreSQL/MySQL 的表结构、索引、事务及数据一致性；
- 使用 Redis、消息队列等中间件提升系统性能和可靠性；
- 负责向量检索、文档解析、Embedding、Rerank 等 RAG 相关后端能力建设。
3. 模型服务化与推理工程
- 协同算法团队完成大模型、Embedding、Rerank 等模型的服务化封装；
- 负责模型调用网关、推理服务编排及模型资源调度；
- 参与 vLLM、Ollama 等模型服务部署与性能优化；
- 针对吞吐、延迟、并发、显存使用及调用成本进行优化；
- 建立模型服务的监控、评测、日志追踪和故障排查机制。
4. 系统部署与现场交付
- 负责基于 Docker/Kubernetes 的后端服务容器化部署；
- 设计并维护 CI/CD 流水线，提升研发交付效率；
- 负责私有化环境适配、系统安装部署、配置管理和版本升级；
- 支持项目现场交付、生产上线、性能调优及问题排查；
- 建设服务监控、日志采集、链路追踪和告警体系，保障生产环境稳定运行。
5. 需求协同与技术沉淀
- 对接产品、业务及客户团队，完成需求分析、技术拆解和方案设计；
- 与前端、算法及交付团队协作，推动智能体能力产品化落地；
- 沉淀智能体后端架构、服务治理、模型接入及私有化部署的工程实践；
- 参与技术规范、代码质量、自动化测试和团队知识库建设。
职位要求
1. 教育背景与工作经验
- 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业；
- 3 年以上后端开发或分布式系统研发经验；
- 有大模型应用、智能体系统或 AI 产品后端落地经验者优先。
2. 后端开发能力
- 精通 Python，熟悉 Go 者优先；
- 熟练掌握 FastAPI、Flask、Django 等至少一种后端框架；
- 熟悉异步编程、并发处理、微服务架构和 RESTful API 设计；
- 熟悉
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1. 负责企业级 Agentic Infra 私有化部署架构设计，覆盖 Kubernetes、GPU / NPU 资源、模型 Serving、对象存储、消息队列、日志监控、权限与网络安全等关键组件。
2. 面向运营商、金融民生等客户复杂 IT 环境，完成部署方案、资源评估、容量规划、网络拓扑、数据安全、容灾与运维方案设计。
3. 负责大模型推理服务、Agent Runtime、RAG 服务、Workflow 编排、工具调用、权限网关、审计日志等能力的工程集成。
4. 针对客户私有化环境中的性能、稳定性、成本和兼容性问题，进行系统级优化，包括推理吞吐、延迟、显存利用、缓存策略、并发控制和服务降级。
5. 建设标准化部署包、环境检查工具、自动化验收脚本等，提升项目交付效率。
6. 与 FDE、解决方案、产品团队协同，将灯塔项目中的部署经验沉淀为可复制的 Agentic Infra 行业交付基线。
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业。
2. 3 年以上后端、平台架构、云原生、AI Infra、模型 Serving或企业级私有化交付经验。
3. 熟悉至少一种大模型推理或 Serving 框架，如 vLLM、SGLang、TensorRT、ONNX等。
4. 理解 RAG、Agent Runtime、Tool Use、Workflow 编排、权限与审计等大模型应用基础设施。
5. 具备复杂线上问题排查能力，能从网络、资源、服务、模型、数据、并发和客户环境多维度定位问题。
加分项
1. 有运营商、金融、政企、央国企等客户私有化交付经验。
2. 有 GPU 集群、国产化算力、昇腾 / 昆仑 / 寒武纪等平台适配经验。
3. 有 LLMOps 平台、智能体平台、RAG 平台或模型网关建设经验。
4. 有信创、数据不出域、内外网隔离、权限审计等合规场景经验。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.负责项目的计划制定、进度驱动和跟踪、风险识别以及应对，确保项目按计划完成；
2.统筹产品-工程-算法团队协作、协调需求对接、资源分配优化、质量管控及敏捷迭代保障全流程；
3.及时发现并跟踪解决项目问题，有效管理项目风险；挖掘项目痛点，提升整体协作和交付效率。
职位要求
1.计算机、通讯、人工智能或相关专业本科及以上学历，5年以上互联网项目管理经验；有AI类项目管理经验更佳；
2.精通软件项目过程管理，能够及时跟进项目进度、管理项目风险，发现问题并驱动相关资源快速跟进解决；有大型项目管理经验和技术研发经验优先；
3.具备结果导向思维，有效推动各部门间项目开展，确保项目按期落地；
4.具备优秀的沟通能力、组织协调能力、快速学习能力和出色的团队合作精神，具备一定的技术洞察力。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.负责大语言模型在知识问答能力上的算法设计优化及实现工；
2.建设RAG体系，对RAG链路中的重要模块进行优化，提升模型的性能效果；
3.调研业界前沿算法，追踪最前沿的技术动态，并应用在相关的项目中；
4.参与产品讨论，基于技术对产品提出改进建议。
职位要求
1.有大语言模型应用经验优先，包括精调(SFT)、强化(DPO,PPO)等技术的落地；
2.有RAG或LLM Agent的应用落地经验者优先；
3.熟悉TensorFlow，Keras，Pytorch等常规深度学习框架；
4.熟悉自然语言处理方向常用的理论和方法，熟悉阅读理解、问答、搜索、语言模型、预训练等核心技术；
5.具有良好的数学基础，良好的英语阅读能力,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，热衷于追求技术创新。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-19
1.负责搜索业务年度经营规划，承接并拆解营收、成本、用户与客户等核心经营目标，建立目标达成路径与节奏管控机制；
2.搭建覆盖 toC 与 toB 场景的经营分析体系，建立业财联动的指标树，完善数据看板与预警机制，推进经营分析智能化、自动化，对数据异常进行归因分析；
3.负责成本与损益分析：设计资源与成本分摊模型（算力、云资源、内容采买、交付与人力），建立单位成本度量体系（如单查询成本、单次调用成本、单客户交付成本），输出损益测算；
4.主导季度/月度经营看板、业务复盘与滚动预测，识别经营风险与机会，输出经营诊断与改进方案；
5.支撑商业化决策，参与定价、折扣与商务政策的测算评估，输出盈亏平衡、ROI 与敏感性分析，为重点客户与重点项目的报价与资源投入提供经营判断。
职位要求
1.本科及以上学历，5 年及以上互联网 / 咨询 / SaaS / AI 行业的经营分析、商业分析或财务分析经验；
2.具备扎实的经营分析功底，能独立搭建经营分析体系与指标树；熟悉成本分摊、损益测算，具备完整的财务建模能力；
3.熟练使用 SQL / Python 进行数据提取与分析，精通 Excel 建模分析，有 BI 看板搭建与数据分析自动化经验；
4.理解 toB 与 toC 商业模式的差异（订阅制、用量计费、项目交付 vs 流量变现、广告变现），具备其中至少一类场景的深度分析经验；
5.数据洞察与结构化表达能力突出，能从复杂数据中提炼核心结论并输出可落地的策略建议；逻辑严谨，具备出色的跨部门推动能力与抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
