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1. 垂直大模型研发落地
专注芯片设计、晶圆流片全流程垂直场景，负责领域大模型、行业专属AI模型的从零训练、微调优化、迭代升级，打造适配半导体产业场景的智能化模型能力，支撑芯片研发全流程提效。
2. 领域数据治理与处理
主导芯片设计、流片场景各类数据的全生命周期处理，涵盖RTL代码、网表文件、时序报告、功耗数据、布局布线数据、晶圆测试数据、良率数据、工艺制程参数等；
完成数据清洗、脱敏、标注、结构化解析、质量校验，搭建标准化、高质量的领域数据集，支撑模型精准训练。
3. 场景化模型能力迭代
针对芯片前端设计、后端实现、仿真验证、时序收敛、功耗优化、IR/EM分析、流片制造、量产测试等细分场景，研发专属模型能力，实现代码智能生成、缺陷智能检测、问题自动定位、参数智能调优、良率预测、工艺风险预判等核心功能。
4. 模型训练与性能优化
负责大模型训练框架搭建、超参调优、分布式训练落地，针对芯片领域数据特性优化模型架构、上下文窗口、特征提取能力；
持续优化模型准确率、推理速度、泛化能力，解决领域数据稀疏、专业度高、场景壁垒强等训练难题。
职位要求
1. 硕士及以上学历，微电子、集成电路等相关专业，2年及以上大模型研发、算法训练落地经验。
2. 熟悉芯片设计/流片核心流程，了解EDA工具、芯片前后端设计、时序功耗分析、晶圆流片、量产测试等基础业务逻辑，能够精准理解领域数据特征与业务痛点。
3. 具备行业垂直数据处理、结构化解析、高质量数据集搭建经验，能够针对半导体专业数据制定专属数据治理方案。
4. 熟练掌握Python，熟悉数据挖掘、特征工程、算法优化，具备独立排查模型训练问题、优化模型效果的能力。
5. 优先加分项
有EDA智能化、芯片设计自动化、半导体行业大模型相关项目落地经验者优先；
熟悉大模型分布式训练、显存优化、推理加速，具备千亿/百亿级模型训练实战经验者优先；
发表过AI+半导体、智能EDA、行业大模型相关论文、专利者优先；
具备微电子、集成电路专业背景，同时掌握大模型算法研发能力的复合型人才优先。
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1. 跟踪模型/框架/推理引擎与云原生生态变化，将洞察到的行业趋势与用户行为迁移，转化为可落地的产品路线图与迭代节奏。
2. 围绕大模型开发、训练、推理等核心场景，定义核心产品能力与需求描述，并进行相应的设计。
3. 与研发、测试、前后场等相关部门紧密配合，协同跟进产品的设计、测试、上线、宣传及后续改进和迭代等完整生命周期内的相关环节。
4. 对平台的资源利用率、任务成功率、训练/推理性能、用户转化与留存等核心指标负责。
职位要求
1. 具有3年以上产品经理经验，云计算/AI 平台/算力平台/DevOps/MLOps 相关背景优先。
2. 硕士及以上学历，计算机背景、数理、工程相关专业优先。
3. 对大模型训练与推理链路有系统性认知，理解 IaaS/PaaS 基本原理，熟悉容器/Kubernetes、基础云资源、云管等关键概念。
4. 系统化的产品思维与逻辑能力，具备客户/用户洞察和数据化支撑、量化分析能力。
5. 善于沟通协调，学习能力强，owner意识强，对客户负责，能在动态的创业公司环境变化中持续推进产品价值实现。
6. 加分项
有头部云厂商或AI Infra平台相关经历；
熟悉市场主流分布式训练、推理引擎的原理。
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我们正在探索如何通过 Agent Harness Engineering 构建下一代 AI Infra 推理系统。你将参与即将开源的推理引擎研发，围绕算法优化、系统优化、服务优化、框架优化、编译优化与算子优化开展全链路技术探索，打造高性能、高易用、低功耗、跨平台的推理产品。
同时，你将探索如何利用 Codex、Claude Code、OpenCode 等 Coding Agent，结合 Skills / Plugins / Hooks / MCP、知识与上下文管理、多 Agent 协作、流程与工具设计、编译及自动验证技术，构建可持续迭代的 Agent 研发系统。我们希望进一步探索 Agent / Multi-Agent 自进化，以及 Agent for Systems、Agent for Science、Agent for Robotics 等更广泛的 Agent for X 方向。
团队研发环境扁平、技术决策链路短，并提供充足的模型 Token 与 GPU 算力，支持快速实验和前沿技术探索。
职位要求
我们希望你具备：
硕士及以上学历，计算机相关专业，具备扎实的操作系统、计算机体系结构、编译原理基础；
具备 AI Infra、推理优化、编译器、GPU 系统或高性能计算相关科研或工程经验；
熟悉 C++ / Rust / Python，熟悉 CUDA，具备独立分析和解决复杂系统问题的能力；
熟练使用 Codex / Claude Code / OpenCode 等 Coding Agent，并实际使用过 Skills / Plugins / Hooks / MCP 等 Agent 工程能力；
对 Agent、Multi-Agent System 以及智能体自进化有持续实践，并形成自己的理解和判断；
有较强的自驱力、好奇心与快速学习能力。
加分项：
有推理引擎、CUDA Kernel、Compiler / Runtime、LLM Serving 或性能优化相关经验；
熟悉 Agent / Multi-Agent 理论以及经典算法，包括规划、搜索、强化学习、形式化、博弈论等方向；
有 Agent Harness、Multi-Agent Workflow、自动代码优化、自动 Kernel 生成 或 Self-improving Agent System 相关研究或工程经验。
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1. 负责研发团队及客户需求梳理，总结搭建产品基础体系。
2. 负责产品设计，需求分析，整体规划到实现过程、产品发布的全过程，协调资源保障项目按期高质量交付。
3. 负责产品的创新和预研，完成新产品的用户需求定义、产品功能的设计及文档撰写。
4. 与研发、测试、商务等相关部门紧密配合，协同跟进产品的设计、测试、上线、宣传及后续改进和迭代等完整生命周期内的相关环节。
5. 挖掘用户需求及市场反馈，进行用户体验的设计和优化。
6. 负责团队项目进度跟进，协调资源保障项目按期高质量交付。
职位要求
1. 全日制统招本科及以上学历，电子、计算机专业背景，985/211院校优先。
2. 具有3年以上产品经验，具有人工智能相关产品设计经验优先，有云厂商产品岗位工作经历优先。
3. 具有较强的产品及逻辑思维，熟练使用Axure、Visio、Figma等工具。
4. 逻辑性强，了解设计、研发、测试等业务全环节。
5. 熟悉并深刻理解用户的需求心理，具有较强的用户行为、数据分析和市场判断能力，思维清晰有条理。
6. 优秀的沟通协调能力、抗压能力强、强责任心和推动力，具备一定的技术开发经验。
7. 有SAAS产品计量计费、权限体系、AI开发平台、AI优化、开发者社区等一种或多种经验的优先.
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1. 负责大模型推理引擎的基础软件框架研发，构建高性能、高可靠的推理核心系统。
2. 对接上层大模型算法与部署组件，高效集成自研推理框架与异构算子库，实现端到端推理链路优化。
3. 参与设计并实现低开发门槛、用户友好的大模型中间层软件栈，提升模型部署效率与易用性。
职位要求
1. 计算机相关专业背景，基础扎实，熟练掌握 C/C++ 和 Python，具备良好的数据结构与算法能力，有系统级软件架构设计经验。
2. 熟悉大模型推理核心技术，熟悉 PagedAttention、FlashAttention、KV Cache 多级管理与跨节点传输、PD 分离 等关键机制。
3. 有 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等主流大模型推理框架的使用或开发经验。
4. 熟悉 华为昇腾（Ascend）、沐曦 等国产 AI 芯片生态，具备相关平台适配与性能优化经验者优先。
5. 熟悉 NCCL/HCCL 等通信库，掌握分布式推理中的张量/流水线并行、显存优化等技术者优先。
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Your Responsibilities
1.You will be granted full ownership and end-to-end accountability for the design and delivery of core product modules:
Full-Stack Product Development
Backend: Design and build high-concurrency, low-latency core services with Go/Python/Node.js, covering task scheduling, billing systems, authentication frameworks and asynchronous workflows.
Frontend: Independently develop user-facing web applications including creation workspaces, data dashboards, online 3D preview and interactive playgrounds, with a relentless focus on premium user experience.
Full lifecycle ownership: You take full control over the entire tech stack, from database schema design and API contracts to CI/CD pipelines and production monitoring.
2.Integration & Innovation of AI Capabilities
Deeply embed AI model capabilities (3D generation, post-processing, semantic comprehension) into product workflows, and design optimal interaction paradigms between users and AI.
Leverage LLMs and Agent tools to boost engineering efficiency: automated test generation, code review, documentation generation and intelligent operations.
Keep track of cutting-edge AI technologies (multimodal models, Diffusion, NeRF/
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Design, develop and launch AI Agents for real‑world business workflows. Deliver production‑grade systems that serve real end‑users and continuously undertake business tasks, and take ownership of business outcomes.
Iterate continuously based on online task performance and user feedback. Improve task success rate, stability, response latency and cost through root‑cause analysis of failure cases, evaluation regression testing and execution trace troubleshooting.
Build core Agent capabilities including task planning, tool calling, context management and memory module. Integrate business systems and data, and resolve challenges such as exception recovery, state management and permission control for complex tasks.
Select and extend Agent frameworks according to business requirements, and accumulate reusable engineering capabilities and tuning best practices.
1、面向真实业务流程，负责 AI Agent 的设计、开发与上线，交付有实际用户使用、能够持续承担业务任务的系统，并对业务效果负责；
2、围绕线上任务和用户反馈持续迭代，通过失败案例分析、评测回归及执行轨迹排查，优化任务成功率、稳定性、响应速度与成本；
3、负责任务规划、工具调用、上下文管理、Memory 等核心能力建设，打通业务系统与数据，解决复杂任务中的异常恢复、状态管理和权限控制问题；
4、结合业务需求选择和扩展 Agent 框架，沉淀可复用的工程能力与调优方法。
职位要求
Hands‑on experience building production‑grade business‑facing Agents that have been launch
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【我们在做什么】
Tripo 做 3D 生成：把文本、图片和交互变成可交付的 3D 资产。https://tripo3d.ai
本岗位在 Agent 团队，负责 Studio 中的 Canvas Agent：把自然语言、参考图和画布操作，编排成可执行的创作流程。
工作重点是 Agent 架构、评测，以及效果、成本、时延之间的取舍。
【你将负责】
1. 端到端创作链路：基于自然语言、参考图和画布交互，规划并执行「生成 → 检查 → 分割 / 局部编辑 → 贴图 → 重拓扑 → 绑骨 → 导出」，交付可恢复、可评测的生产级资产。
2. Agent 架构演进与工具化：把 Studio 已有的生成与后处理能力，沉淀为稳定、可组合的 Tool / Skill / MCP；演进编排与控制循环，定义接口契约、权限边界、计量计费和失败语义。
3. 画布上下文：设计画布侧状态协议，把场景图、部件选中、相机位姿、编辑历史与当前任务纳入 Agent 决策，并与对话上下文统一编排。
4. 长程任务状态机：覆盖提交、排队、预览、取消、重试、换种子重跑和断点恢复；处理超时、部分成功和失败恢复，而不是只对接同步 API。
5. 效果、成本与时延的取舍：这是一组持续 trade-off，不是单向追精度。按资产用途在快速网格与高精度模型之间路由，抑制无效重试；依据模型能力边界做选型、工具划分和停止条件，而不是默认调用最强模型。
6. 评测、triage 与效能：建设离线评测集和在线指标；对失败与低采纳 case 做 triage，把调优做成可重复迭代，持续提升效果、成本和时延上的效能。用户采纳、重生成、局部修改和导出用途，作为数据飞轮输入。
7. 跨团队落地：与前端、后端、算法、评测和 Infra 对齐接口、状态协议与交付节奏，把 Canvas Agent 稳定推到线上。
职位要求
【任职要求】
1. 本科及以上学历，计算机相关专业；3 年及以上后端或平台开发经验，能独立定位线上故障并做性能治理。
2. 精通 Go，有服务端系统设计与落地经验；能独立完成高并发与异步任务架构。熟悉缓存、消息队列、限流、熔断、降级与灰度；熟悉 Docker / Kubernetes、PostgreSQL、Redis。
3. 有 AI / Agent 相关的生产实践：做过线上质量、工作流、模型调用或同类系统即可。掌握意图理解与澄清、工具调用（Function Calling / MCP / Skill）、记忆与上下文压缩；能独立讲清并实现 Agent Loop，不绑定单一框架。
4. 理解 Agent 控制循环与系统拓扑的分工。熟悉 ReAct、Plan-Execute、Critic / Reflection 等循环，能判断观察是否改写下一步、何时打回、何时终止，并区分探索循环与步骤已锁定的定稿生成。熟悉
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Job Responsibilities
1.Multi-cloud Architecture Management & Business Implementation
Take charge of the planning, construction and daily operation & maintenance of the company’s infrastructure on mainstream public clouds including AWS and Alibaba Cloud. Independently collaborate with business teams to deliver architecture design, resource planning, deployment & launch, and full-lifecycle management for complex business systems.
2.Stability Assurance of Kubernetes Clusters
Build large-scale Kubernetes clusters, optimize their stability, conduct capacity planning and fine-tune scheduling policies. Lead containerization migration of services, and troubleshoot complex issues of cloud-native components such as network and storage.
3.O&M of AI Computing Infrastructure
Ensure stable operation of large model training and inference workloads. Be proficient in driver configuration, network (InfiniBand/RoCE) and monitoring troubleshooting of heterogeneous computing servers equipped with NVIDIA GPUs, and optimize GPU resource scheduling and utilization efficiency.
4.CI/CD & Automated Pipeline Construction
Design and optimize CI/CD pipelines based on GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD, etc. Prom
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1. Design search and recommendation strategies for Tripo Studio, building a content discovery and distribution system for the UGC creator ecosystem and improving content relevance and user experience.
2. Optimize retrieval, ranking, recommendation, traffic allocation, and cold-start strategies for 3D and UGC content to improve content quality, exposure, and creator growth.
3. Develop strategies for search ranking, personalized recommendations, content quality, and distribution efficiency to improve user engagement and retention.
4. Build data analysis frameworks, track key metrics, identify optimization opportunities, and drive continuous improvements through experiments.
5. Collaborate with algorithm, engineering, design, operations, and business teams to launch and iterate search and recommendation solutions.
6. Follow trends in generative AI, 3D content, and creator ecosystems to explore new content discovery and distribution approaches.
1. 负责 Tripo Studio 内容搜索与推荐策略产品设计，搭建面向 UGC 创作者生态的内容发现与分发体系，精准匹配用户创作需求与优质3D内容资产，提升内容分发效率和用户体验。
2. 基于创作者生态与内容消费场景，优化3D内容及UGC内容的召回、排序、加权分发、冷启动及流量扶持策略，提升优质内容曝光效率，促进创作者成长和平台内容供给增长。
3. 负责搜索排序、推荐分发、内容召回、流量分配、去重降噪等核心策略机制设计，解决内容同质化、低质内容泛滥、流量分配不均等问题，持续优化用
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岗位概述
Responsible for building the next-generation AI generative POD e-commerce platform. Leveraging AI to lower creative barriers, we cater to the demand for customized products from consumers, lifestyle enthusiasts, designers, and 3D printing hobbyists. You will balance community ecosystem development with the entire lifecycle management of e-commerce, creating a closed-loop experience from "inspiration generation" to "physical delivery.".
负责构建下一代AI生成式POD电商平台。通过AI降低创作门槛，满足消费者，生活家、设计师及3D打印爱好者对定制化产品的需求。您需平衡社区生态建设与电商全生命周期管理，打造从“灵感生成”到“实体交付”的闭环体验。
岗位核心职责
1. Responsible for the establishment of user activation, growth tiering, and retention systems. Through data mining and analysis, identify pain points in user activation, engagement, and retention, and continuously optimize key conversion paths.
2. Deeply understand personalized consumption and creative pathways, integrate user research with data analysis to accurately identify core issues and drive product iteration, ensuring a closed-loop experience.
3. Possess foundational product design capabilities, assist users in understanding the value of AI-generated models and physical POD services, and guide them in developing long-term cr
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-18
岗位职责
负责移动端（iOS/Android）及跨平台APP的全栈研发，覆盖客户端、服务端、接口设计与落地，独立完成从需求分析、架构设计到开发、联调、上线的完整流程。
熟练运用主流游戏引擎与APP常用跨平台引擎，根据项目特点选择并落地技术方案（游戏类功能、高性能渲染、复杂交互、业务型APP等场景）。
参与或主导AI相关功能研发，包括但不限于：大模型/Agent接入、本地/云端推理、智能对话、内容生成、推荐、自动化流程等，完成Agent编排、工具调用、记忆管理、多Agent协作等核心能力建设。
负责前后端一体化架构设计，优化性能、内存、包体、启动速度与用户体验，保障高并发与稳定性。
与产品、设计、服务端、算法、测试等团队紧密协作，推动需求落地，输出技术方案与技术文档。
关注行业前沿技术（游戏引擎新特性、跨平台框架演进、AI Agent框架、端侧大模型等），持续优化技术栈与研发效率。
职位要求
任职要求
必备技能
计算机相关专业本科及以上学历，3年以上移动端/全栈开发经验，有完整APP从0到1或复杂功能迭代经验。
游戏引擎：熟悉至少一款主流游戏引擎（Unity / Unreal Engine / Cocos 等），掌握C#/C++开发，了解渲染管线、资源管理、性能优化、跨平台发布。
APP常用引擎/框架：精通至少一种主流跨平台方案（Flutter / React Native / uni-app / 原生+混合等），熟悉对应语言（Dart / JS/TS / Kotlin/Swift），具备独立完成复杂业务页面与原生桥接能力。
全栈能力：具备服务端开发经验（Node.js / Go / Python / Java 任一），熟悉RESTful/gRPC接口设计、数据库（MySQL/PostgreSQL/MongoDB/Redis）、基础云服务与部署。
AI & Agent：了解大模型基础原理与应用，有实际接入经验（OpenAI / Claude / 国内大模型API、LangChain / LlamaIndex / AutoGen / CrewAI / Dify 等框架优先）；熟悉Agent核心概念（规划、工具调用、记忆、多Agent协作），能独立完成简单到中等复杂度的Agent应用落地。
熟悉移动端性能优化、内存管理、包体积控制、启动优化、热更新等常见问题。
具备良好的代码规范、版本管理（Git）与协作意识，能撰写清晰的技术文档。
加分项
有游戏类APP、元宇宙/虚拟社交、互动娱乐、教育/工具类AI应用实际项目经验。
熟悉端侧推理框架（ONNX Runtime / TensorFlow Lite / Core ML / MLX 等）或本地大模型部署。
了解Unity/Unreal与Flutter/RN等跨引擎混合开发或通信方案
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-18
We're looking for someone who:
Notices real needs of people around them and has the drive to create products that satisfy those needs. If you often have different opinions about existing products and want to build something better, join us in creating AI-powered star products.
Responsibilities:
1. Design, develop, and iterate on existing products;
2. Independently handle the full cycle of new products — from ideation and development to launch.
我们希望你：
善于发现身边人的真实需求，有通过创造产品来满足这些需求的冲动与行动力。
如果对市面上的产品常有不同想法、渴望亲手做出更好的东西，欢迎加入我们，一起打造AI明星产品。
岗位职责：
1、完成现有产品的功能设计、开发与迭代；
2、独立完成从0到1的新产品构思、开发及上线全流程。
职位要求
1. Proficient in at least one AI coding tool (e.g., Claude Code, Cursor, Codex), and deeply experienced with at least two types of AI tools across image, text, or video domains;
2. Genuinely passionate about product design, with good product taste, and your own product insights, thinking, and imagination;
3. No strict major requirement — Computer Science, IoT, or 3D-related majors preferred.
Bonus points:
1. Internship experience in AI products;
2.Participated in innovation/entrepreneurship competitions;
3. Basic knowledge of 3D modeling (entry-level is fine).
1、熟练使用至少一种AI编程工具（如 Claude Code、C
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
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
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
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。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
我们正在构建面向大模型量化场景的「自我优化」Agentic 原生基础设施，将量化研发与部署优化从人工驱动升级为自治系统，你将深度参与量化算法研究、Agentic 范式探索与跨硬件 Infra 建设，打造下一代量化工程体系。
1. 负责大模型量化算法研究与实现，覆盖 PTQ/QAT/ 低比特量化在大模型及多模态模型的落地，重点针对 GPU/NPU/ 端侧芯片等各类硬件平台设计并优化量化方案，平衡精度与推理性能
2. 构建 Agent 原生的统一量化研发工作流，实现从量化方案定义到跨硬件落地交付的全流程自治闭环
3. 搭建标准化量化评测体系，推动基础设施向自我优化的 Agent 驱动系统演进
4. 跟踪量化与 Agentic Infra 前沿技术，在真实跨硬件量化项目中完成技术落地与迭代
职位要求
1. 硕士及以上学历，计算机 / 人工智能 / 电子工程相关专业
2. 熟练使用 Python，熟悉 Transformer 架构。了解大语言模型结构特点与计算瓶颈，具备扎实的代码能力
3. 深入理解模型量化原理，熟悉 PTQ/QAT 等技术，掌握 GPTQ/AWQ/SmoothQuant 等主流量化算法实现
4. 扎实的加速器硬件和 AI Infra 系统知识，具备对应算子开发与性能调优经验
5. 具备复杂系统拆解与问题定位能力，对评测敏感，能判断量化指标可信度与实验有效性
6. 认可 AI Native 方向，具备快速跟进前沿研究与算法复现能力
加分项
1. 量化相关论文发表或开源项目贡献，具备跨硬件平台软硬协同优化经验
2. 熟悉 KV Cache/Activation 量化等大模型量化与推理优化技术，有 TVM/MLIR/ONNX Runtime 等 AI 编译器相关实践经验
3. 有 Agent 评测体系 / 量化 Harness 建设经验，或评测体系 / 评测集构建经验（用例生成、LLM-as-judge 等）
4. 对 Agent 有深入实践（tool use/planning/multi-agent 等），有活跃开源项目或对社区有实质贡献
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
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
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1. 负责公司智能体产品战略规划和产品路线设计，打造面向企业的新一代 AI Agent 产品体系；
2. 深入研究企业业务场景，规划数字员工、业务智能体、行业智能体等产品方向，推动 AI Agent 从技术能力向业务价值转化；
3. 负责智能体产品全生命周期管理，包括产品规划、需求分析、架构设计、研发协同、商业落地和持续运营；
4. 设计智能体核心产品能力，包括 Agent 架构、任务编排、知识管理、工具生态、人机协作、效果评估等；
5. 推动大规模智能体产品建设和规模化应用，负责复杂产品项目的跨团队协作和交付管理；
6. 建立智能体产品评价体系，持续优化 Agent 的任务完成率、使用体验和业务收益；
7. 跟踪大模型、Agent、多智能体协作等前沿技术趋势，探索下一代 AI 产品创新方向。
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业优先；
2. 8年以上产品工作经验，5年以上大型互联网产品或企业级软件产品负责人经验；
3. 有完整负责大型产品从 0 到 1 建设以及规模化推广经验，具备复杂产品体系规划能力；
4. 有 AI 产品、大模型应用、智能体平台、企业数字化产品经验优先；
5. 深刻理解大模型应用技术体系，包括 Agent、RAG、Prompt Engineering、Function Calling、Workflow 等；
6. 具备优秀的业务理解和产品抽象能力，能够将复杂业务流程转化为智能化解决方案；
7. 具备优秀的项目管理和团队协作能力，能够推动算法、研发、销售、交付等多团队协同；
8. 具备较强的行业洞察和创新能力，能够判断 AI 技术发展趋势并形成产品方向。
加分项
1. 有千万级用户规模互联网产品负责人经验；
2. 有企业级 SaaS、ERP、OA、CRM 等大型软件产品建设经验；
3. 有 AI Agent 平台、数字员工平台、智能客服、知识助手等产品经验；
4. 有成功商业化产品经验，能够推动产品从试点验证到规模复制；
5. 有技术背景，能够深入理解模型能力边界和工程实现路径。
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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。
