来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.产品成本与资源管理：建立 Token / Credit 模型推理成本核算体系，追踪单 Seat 服务成本与边际成本趋势，协同工程团队优化 GPU / 推理资源利用率，推动成本优化落地，识别高成本低价值功能路径，建立月度成本复盘与异常告警机制；
2.报价与价格管理：主导企业版套餐设计与定价——Seat / Token / Credit 混合模型，维护报价审批流程与折扣管理机制，确保定价纪律与商业灵活性的平衡，持续监控竞品定价动态，输出定价分析与应对建议；
3.经营分析：建立产品 P&L 视图，按产品线 / 客户群拆解收入、成本、毛利，追踪 CAC / LTV / Payback Period / Gross Margin per Seat，协同财务完成收入预测与预算管理；管理渠道返点与合作伙伴经营；
4.合规管理：管理产品合规资质矩阵：国内（等保 2.0+ / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法 / 数据出境）· 全球（SOC2 Type II / ISO27001 / GDPR / HIPAA / CSA STAR），建立企业客户安全审查标准响应流程与模板库，跟踪国内外区域数据驻留要求、数据出境合规审批及个人信息保护合规状态；
5.企业客户增长与续约：追踪客户健康度（Seat 渗透率 / 活跃率 / Token 消耗），建立红黄绿预警，对 NRR / Seat 净增负责，建立续约流程与账户扩张机制，维护产品发布日历，协调产研 / 安全 / 法务 / 销售跨职能上线对齐，系统性采集企业客户反馈，输出 VoC 报告支撑产品迭代决策。
职位要求
1.6年及以上ToB 产品运营 / 商业运营经验，3+ 年 AI / Cloud / 企业 SaaS 方向；完整经历过一个 ToB 产品从 0 到规模化商业运营的完整周期；
2.具备产品级 P&L 分析、成本核算、收入预测、Unit Economics 建模能力；熟练使用 SQL / Python / BI 工具，能独立完成从数据提取到经营决策建议的全流程；
3.理解 ToB SaaS / Cloud 产品成本结构，有产品成本优化或定价策略经验；理解 Seat / Token / Credit 定价模型，能参与报价体系设计与毛利管控；
4.理解国内外 ToB 产品合规要求——国内（等保 / 信通院 / 个人信息保护法 / 数据安全法）及全球主流标准（SOC2 / ISO27001 / GDPR / HIPAA），能协同安全法务团队管理跨区域合规资质矩阵与客户安全审查响应；
5.深度使用过 Claude / ChatGPT / WorkBuddy / CodeBuddy 等 AI 产品，理解 Agent / LLM / MCP / Skill 基本概念，能与产研团队用同一语言沟通；
6.能在产品
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1.负责CodeBuddy/WorkBuddy产品的稳定运行，支持服务部署与版本发布等环节；
2.优化服务的部署流程，包括持续集成、持续部署（ CI / CD ）和自动化工具；
3.负责集群管理和服务治理，设计容灾方案并实施演练，保障系统高可用和稳定性；
4.负责资源成本管理与规划，优化计算和存储资源；
5.关注业界前沿技术动态，探索复杂业务系统运维自动化和智能化的技术和方向。
职位要求
1.本科及以上学历，3年以上工作经验，有机器学习平台相关开发或运维经验；
2.熟悉容器技术，掌握K8s、 Docker 的技术原理，有实际使用和运维经验；
3.熟练使用 Go /Python/ Shell 等一种或多种编程语言，善于使用自动化／智能化方法让服务稳定高效；
4.有优秀的逻辑分析能力，能够对业务逻辑进行合理的抽象和拆分；
5.具有良好的沟通协调能力，较好的团队合作精神、责任心和一定抗压能力。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责AI自动化Agent需求梳理、方案设计与落地实施，重点赋能游戏的研发，内容生产与运营全流程。
2、基于大模型搭建智能体，实现引擎开发，游戏设计、内容生成、数据分析等场景的自主规划、工具调用与业务流程自动化。
3、对接内部系统，完成Agent能力闭环，提升游戏研发效率与创意迭代速度。
4、构建并维护游戏设计知识库与RAG能力，为Agent提供精准的游戏业务上下文，赋能创意生成与决策辅助。
5、快速构建Agent原型，验证技术可行性，并基于主流框架搭建完整的Agent或Workflow。
职位要求
1、本科及以上学历，计算机、软件、自动化、AI相关专业优先，有游戏行业经验者优先。
2、熟悉主流大模型及Agent工作原理，有实际项目落地经验，尤其在游戏或内容创作领域者优先。
3、业务理解能力强，能将AI技术落地到游戏设计、内容生产、数据分析等实际场景。
4、逻辑清晰，沟通顺畅，具备良好的文档撰写与方案汇报能力。
5、计算机基础良好，有代码能力，能够检验agent结果。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
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1.AI 赋能战略规划与落地推进：聚焦 AI + 材料、AI + 汽车等核心赛道，制定技术赋能路线图与关键里程碑，推动 LLM、AI Agent 等前沿技术从能力验证走向规模化业务落地，实现可量化的价值交付
2.技术价值叙事与生态影响力建设：将团队技术突破转化为业务方可感知的价值语言，打造标杆用户案例，策划技术分享与成果展示，拓展集团内外种子用户并推动产品规模化采纳
3.产品全生命周期管理与用户成功体系搭建：主导 AI 产品从 0 到 1 的完整生命周期，识别冷启动关键卡点并推动持续迭代，确保技术成果落地为用户可用、好用的产品能力
4.跨团队协同与研发节奏管理：对齐算法、工程与业务团队的技术愿景，拆解攻坚任务、协调内外部资源，破解跨域协作瓶颈，保障创新项目按计划从原型验证走向工程化交付
5.价值度量与知识沉淀：建立 AI 赋能成效的量化评估体系，定期输出进展复盘与价值报告，推动项目经验与方法论的标准化沉淀，实现成效可追踪、可复用、可传播
任职要求
1.具备 AI 产品从 0 到 1 的落地经验，能独立主导大模型、AI Agent 等技术在汽车研发 / 生产 / 运营或材料研发等场景的赋能项目，有相关成功案例者优先。
2.具备敏锐的行业洞察与商业判断，能精准识别汽车智能化、AI for Science 等领域的技术趋势与业务痛点，通过数据驱动验证产品价值，逻辑分析能力突出。
3.具备极强的项目推动力与 Owner 意识，跨团队沟通协调能力出色，能高效整合多方资源，主导复杂场景下 AI 产品从需求定义到落地交付的全流程。
4.具备产品运营与品牌传播意识，能精准传递 AI 赋能产业的核心价值，对前沿技术与行业应用有强烈热情，学习能力与适应力强。
5.认同并践行 AI 驱动的科研与工作新范式，勇于突破传统边界，具备颠覆式创新思维与抗压能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责汽车配件后端研发工作，包括需求沟通，及功能设计与开发等；
2、和产品、测试、运营进行密切沟通，能够根据需求提出合理技术方案；
3、负责服务端的架构设计和开发、维护和升级；
4、参与老项目梳理和改造；
5、技术预研和技术难点攻关，保障系统性能、可用性、扩展性、伸缩性、安全性
任职要求
1，计算机相关专业本科及以上学历，拥有7年以上后端开发经验；
2，有AI实际应用经验，包括AICoding、AIOPS、AI工作提效等；
3、具备扎实的Java编程基础，熟悉常用的算法、数据结构、设计模式的应用，熟悉Spring-Boot、Dubbo、MyBatis等常用框架原理，对Redis、RocketMQ、MySQL等常用中间件有丰富使用经验；
4，参与过高并发或高可用系统设计与开发，能够从架构和细节分析解决系统问题和瓶颈；
5，深刻理解企业应用设计模式，有大型分布式系统设计开发经验，有架构经验，有领域驱动经验；
6，有强烈的上进心，团队沟通协作能力出色；
7，有Agent设计和实现经验者优先，有AICoding背景下复杂系统设计或重构经验者优先，有高可用性、高扩展性系统维护和升级经验者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责车载电源供应商软件研发管控，覆盖全流程节点评审；
2、参与需求定义、软件设计评审、过程审核及样件验收，把控供应商交付质量；
3、运用FMEA、FTA工具进行失效分析与问题闭环管理；
4、主导基于ISO 26262、ASPICE等标准的软件合规性评估，审核供应商测试报告；
5、将AI应用于FMEA智能辅助分析、测试报告智能审核、供应商风险预警等核心流程；
6、搭建供应商管理知识库与AI工具，将专家经验结构化、可复用化，缓解专家资源瓶颈；
7、探索大模型在需求分析、文档生成、智能问答等场景的落地。
任职要求
1、电力电子与电力传动、电气工程、自动控制、汽车电子等相关专业博士；
2、扎实的电力电子功底：深入理解PFC、LLC、DAB等拓扑及软开关技术，熟悉SiC/IGBT等功率器件特性与失效模式；
3、了解嵌入式软件架构（AUTOSAR CP）、CAN通信、功能安全（ISO 26262）基本原理；
4、熟练掌握Matlab/Simulink，有数字电源开发调试经验者优先；
5、熟练掌握Python及常用机器学习/深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等）；
6、有将AI应用于工程问题的实际经验（故障诊断、寿命预测、知识图谱、NLP等均可）。
7、优秀的逻辑分析与结构化表达能力，善于跨部门沟通；
8、有创新意识，能主动识别流程痛点并推动改进；
9、有车载电源（OBC/DCDC）或功能安全（ISO 26262）/ASPICE相关项目经验；
10、有AI Agent、RAG、大模型应用开发经验；
11、发表过电力电子或AI方向高水平学术论文。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、多模态数据建模与表征学习：构建涵盖用户生理信号（如心率、呼吸）、运动数据（如步频、速度）与生活作息的多模态数据体系，开展数据清洗、对齐与标准化处理，设计面向时序与多模态融合的表征学习方法，支撑大模型训练与跨模态理解能力提升；
2、领域大模型设计与训练：基于运动健康领域知识，设计融合时序建模与语义理解能力的预训练大模型，探索多模态融合与个体长期建模方法，支持健康状态刻画、行为理解与意图识别，并参与模型架构与训练策略优化；
3、健康状态分析与趋势预测：构建面向个体的健康评估与发展趋势预测模型，实现对当前生理状态的精准分析及中短期风险预警，推动从指标计算向健康理解与推理的建模范式升级；
4、Agent系统设计与实现：基于大模型构建运动健康智能体，设计具备规划（Planning）、记忆（Memory）与工具调用（Tool Use）能力的决策机制，支持多轮交互与动态决策，实现从被动分析向主动健康管理的能力演进；
5、个性化干预与建议生成：结合大模型推理能力与领域知识库，构建多维度个性化运动健康建议生成机制，覆盖运动计划、恢复策略与生活方式调优，提升建议的科学性与可执行性；
6、系统集成与端云协同优化：完成运动健康AI助手系统集成，设计端侧与云侧协同推理方案，优化模型在可穿戴设备上的部署效率与性能表现，并通过真实用户数据进行效果验证与持续迭代。
任职要求
1、博士学历，人工智能、机器学习、生物医学工程、电子工程、运动科学等相关专业；
2、熟悉大模型构建与训练，具备多模态建模、时间序列分析等经验，理解预训练、对齐与推理等基础原理；
3、具备Agent系统或复杂AI系统设计能力，理解规划（Planning）、记忆（Memory）、工具调用（Tool Use）等机制，能够支持多轮决策与系统实现；
4、具备扎实的算法与工程能力，能够独立完成从数据建模、模型设计、训练优化到部署验证的完整流程，具备良好的编程能力（Python/C++等）；
5、具备跨领域建模能力，能够将运动健康、生理信号等领域知识与AI方法深度融合，提升模型专业性与应用价值；
6、具备系统与架构意识，了解端云协同推理或模型部署优化方法，有可穿戴或资源受限环境下模型落地经验者优先。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 深入理解自研芯片架构、指令集及性能瓶颈，开展面向业务场景的芯片亲和性算法设计与优化 。
2. 结合人车家等业务场景研究并实现前沿的模型优化、量化等技术 ，并针对目标芯片进行定制化适配与验证，并形成指导下一代芯片设计的算法输入 。
3. 探索并应用AI Agent等新范式开发与优化面向自研芯片的高性能AI Infra框架、编译器、算子库及运行时系统等系统软件。
4. 参与构建从算法模型到芯片部署的完整工具链、性能分析平台与自动化优化流程 。
任职要求
1. 算法与优化能力： 对主流神经网络模型（CNN, Transformer等）有深刻理解，有模型压缩（剪枝、量化、蒸馏）、神经网络架构搜索（NAS）或轻量化网络设计等研究或实践经验。
2.芯片与AI Infra能力： 熟悉至少一种处理器架构（CPU/GPU/NPU/DSP）的微架构特性，了解并行计算模型；具备AI编译器开发（如TVM, MLIR）、算子优化（如CUDA Kernel, Triton, TileLang等，有利用AI Agent新范式研发Kernel经验者将获特别青睐 ）、AI Infra框架开发或在特定硬件上进行深度性能调优的经验。
3. 系统与部署能力： 熟悉模型推理全流程（图优化、编译优化、内存管理等），有在边缘端或车载平台部署优化复杂模型的经验者优先。
4. 核心软性特质： 具备极强的好奇心、自驱力与跨界沟通能力 ，能够主动连接算法、AI Infra、芯片等多个领域的技术专家，高效协作推动复杂问题解决。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 协助开发面向 IoT 场景的 Agent 能力，包括任务拆解、工具调用、结果汇总与异常处理。
2. 协助构建 Agent 工作流（如 ReAct / Plan-Execute），配合完成设备控制、状态查询、知识问答等场景的端到端联调。
3. 参与 Prompt 设计与迭代，协助完成 Agent 的效果评测与问题复盘，持续优化响应质量与稳定性。
4. 借助 AI 工具辅助编码，实现 IoT 场景相关功能开发，参与 AI 在 IoT 业务中的落地实践。
5. 协助维护 Java/Python 相关后台接口，基于 Spring Boot 等框架实现基础服务逻辑，配合团队完成开发任务。
6. 了解并协助处理常规数据清洗与结构化任务，保障 Agent 输入数据质量（不以大数据平台开发为核心工作）。
任职要求
1. 在读本科生/研究生，计算机、电子信息、自动化等相关专业，能保证稳定实习时长（优先 3 个月及以上）。
2. 熟练掌握 Java、Python、Golang 等至少一种编程语言，具备良好的工程编码习惯。
3. 对 LLM/Agent 应用开发有兴趣，了解函数调用（Tool Calling）、工作流编排或多轮对话管理者优先。
4. 具备基础的 Prompt 编写与调试能力，了解评测集构建、效果评估与迭代优化方法者优先。
5. 了解 IoT 基本概念、架构及核心通信协议（如 MQTT、CoAP），有 IoT 设备或平台使用经验者优先。
6. 熟悉数据库基础与 SQL 操作，能完成常见数据查询与分析。
7. 大数据相关经验（如 Hadoop、Spark）为加分项，不作为硬性要求。
8. 具备较强学习能力和自我驱动力，逻辑清晰，工作认真负责，有良好的沟通协作能力。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责端到端音乐/语音生成方案的架构设计与研发，实现节奏、情绪、音色、旋律等多维度的可控生成，持续打磨自然度、音质与主观听感，对标主流商用音频生成系统；
2、追踪并落地音频生成前沿技术（Audio LLM、DiT、Audio Tokenizer、Vocoder、Audio VAE 等），驱动生成模型的迭代与推理优化；
3、研发基于音频表征与大语言模型的音乐/语音/音效内容理解管线，实现自动语义打标与自然语言描述（人声特质、情绪、曲风、乐器配置等），支撑音频检索、内容管理及音频生成闭环；
4、设计并维护音频数据清洗、标注与质量评估管线，建设面向生成与理解任务的大规模高质量音频数据集。
职位要求
1、硕士及以上学历，音乐信息检索（MIR）、信号处理、人工智能、计算机相关专业；
2、熟悉音频生成/理解领域主流模型（如 CosyVoice, IndexTTS, LeVo, Yue/Yue2, Qwen-Audio, Music-Flamingo, Moss-Music 等）的架构与优化思路，有模型调优、结构改进或推理适配经验者优先；
3、熟练使用 Python，具备音频大模型分布式训练与调优经验（PyTorch / DeepSpeed / FSDP）；
4、良好的问题分析与解决能力，拥有优秀的沟通能力与团队合作精神。
加分项
1、有成功落地的 AI 音乐产品或项目经验（如参与开发过 AI 作曲工具、智能配乐软件等）；
2、在 ICASSP / Interspeech / NeurIPS / ISMIR 等会议发表音频生成、音频理解相关论文，或持有相关专利；
3、具备音乐理论基础（旋律、和声、节奏、曲式），能与音乐制作团队协同定义模型目标；
4、有大语言模型预训练、RLHF / 偏好优化（DPO、Reward Model）实战经验；
5、活跃于开源社区，有高质量 GitHub 项目、技术博客或核心代码贡献。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 负责游戏 AI 辅助工具的设计与研发，覆盖美术资产生成、策划内容生成、代码辅助等方向
2. 研究前沿 AI 技术（LLM、Diffusion、多智能体、RAG 等），完成技术选型与原型验证
3. 设计并开发 AI Agent 工具链，集成到现有 DCC / 引擎工作流，推动项目组内落地
4. 搭建工程化基础设施（Prompt 管理、模型评测、数据标注等），保障工具稳定可扩展
5. 跟踪业界 AI 工具动态，评估并引入第三方解决方案
职位要求
必须项
1. 本科及以上，计算机/AI/软件工程相关专业，3 年以上相关经验
2. 精通 Python，熟悉 C++/C#/TS 至少一种
3. 熟悉主流 AI 框架及 LLM 应用开发，有 Agent 系统搭建经验
4. 熟悉 AIGC 技术栈：SD / ComfyUI / LoRA 微调等
5. 了解 Unity 或 UE 引擎插件开发
6. 具备全栈开发能力，能独立交付工具产品
7. 优秀的跨团队沟通和项目推动能力
加分项
1. 游戏行业经验，熟悉美术资产制作管线（Maya/Blender/Substance 等）
2. AI Agent / Multi-Agent 实际项目经验
3. 3D 生成、动捕、程序化生成等方向经验
4. AI 开源贡献或顶会论文
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1. 基于赛季制SOC玩法和全球多端运营特征，进行活跃运营体系的设计，包括日常活跃、节点设计、联动活动等，提升活跃节点的活跃玩家数和活跃度
2. 优化活动管线，作为owner负责整体流程环节，包括设计、开发、测试、调优等，高质量交付对应开发内容
3. 主导管线流程AI化，通过流程优化、AI工具引入与应用等方式，提升活动管线的效率和效果，提升活动管线自闭环率
4. 结合运营数据与用户反馈，提升活动模块满意度与运营数据指标。
职位要求
1. 本科以上学历，5年以上策划经验。逻辑思维清晰，能通过数据分析提出迭代与改进建议。
2. 熟悉生存SOC、射击品类用户行为及玩家喜好，能敏锐地洞察题材用户需求。
3. 熟悉AI-Agent及相关前沿技术落地工程化，有AI探索精神；具有代码编写能力优先。
4. 对游戏行业充满热情，有责任心，能承受一定工作压力。
官方顶部字段
学历：本科
年限：3-5年
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1.负责自研引擎的shader、pso、材质变体、shader cache等流程管理优化；
2.负责各平台RHI层接入适配优化；
3.负责游戏客户端引擎渲染相关功能模块设计与移动端落地；
4.与美术直接合作，满足其他职能引擎相关需求并共同推进画面表现提升；
5.负责游戏客户端性能优化以及稳定性提高；
职位要求
• 熟悉游戏引擎开发相关技术以及3D图形学知识，具备良好的算法和数学基础；
• 思维敏捷，具备独立研究并解决技术问题的能力；
• 熟练使用C++及一门脚本语言，熟悉一门shader语言，熟悉任意一平台的图形API开发；
• 具备较强的自我驱动力，热爱游戏开发；
• 熟悉商业引擎材质管理和shader cache方案更佳；
• 对AI驱动工作流持积极态度，有Agent驱动编程实践经验者优先
官方顶部字段
学历：不限
年限：不限
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.负责 Agent Harness AI 基础设施的全栈开发与架构设计，支撑上层多产品的核心能力落地；
2.独立完成从前端交互、后端服务、数据存储到部署运维的端到端实现，打通从想法验证到生产可用的完整链路；
3.构建 Harness 基础设施的开发者工具与可视化界面，包括但不限于执行轨迹回放、上下文编排器、工具注册中心、评测数据管理后台等；
4.与算法/产品团队紧密协作，将 Context Engineering、Long-term Memory、Multi-Agent Coordination 等研究成果工程化落地到基础设施层，保障系统稳定性、可扩展性与 token efficiency；
5.持续优化 Harness 运行时与工程架构，探索 prefix cache、流式输出、任务队列、沙箱执行、可观测性等关键工程机制；
6.以真实用户任务表现为反馈，不断迭代 Harness 基础设施的易用性与开发者体验。
职位要求
1.计算机相关专业本科及以上学历；
2.对 AI 行业有极大的热情，我们相信兴趣是最好的老师；
3.具备扎实的全栈工程能力，熟悉 TypeScript/JavaScript、Python 或 Go 等至少一种语言，掌握 React/Vue 等前端框架与 Node.js/Python 后端框架，了解 PostgreSQL/Redis 等常见数据存储；
4.了解 LLM 与 Agent 的底层机制与技术原理，涵盖 Transformer 基础、model inference、function calling、context window/compaction、MCP、agent memory、multi-agent 等；
5.深度使用过一种或多种 Agent 工具，理解 AI 开发者工具的交互模式与产品逻辑；
6.可借助 AI 工具快速学习陌生领域知识，敢于承接未知技术挑战；
7.有良好的工程品味，重视代码质量、自动化测试、文档建设与开发者体验；具备英文文献阅读能力。
工作年限（官方顶部字段）
五年以上工作经验
官方重要事项
1.有开源项目或技术社区作品，尤其是 AI 开发者工具、框架或基础设施方向；
2.有自己开发的 AI 工具或产品，能将 AI 深度融入自己的开发与工作流；
3.复合型人才，兼懂产品、设计或运营，不设边界；
4.有从 0 到 1 搭建 AI 基础设施或开发者平台的经验。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.负责WorkBuddy/CodeBuddy基础数据体系搭建，包括数据埋点方案设计、数据采集验证及ETL流程开发，确保数据资产完整性与可用性；
2.构建业务级数据仓库模型，设计核心指标体系并开发可视化看板，建立自动化数据质量监控规则与异常预警机制；
3.针对用户增长、产品功能迭代、营销活动等场景开展深度数据分析，运用漏斗分析、归因分析等方法定位关键问题并提出优化策略；
4.主导A/B实验全流程管理，包括实验设计、流量分层、效果评估及结论沉淀，建立实验方法论体系提升决策科学性；
5.通过因果推断模型识别业务驱动因子，量化策略影响效果，为产品优化、资源投放等提供数据支撑；
6.跨部门协同产品、运营、研发团队，精准解读业务需求并转化为可执行的数据分析方案，推动分析成果落地应用。
职位要求
1.统招本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学、经济学或运筹学相关专业背景；
2.3年以上互联网数据分析经验，熟练编写复杂SQL查询，掌握Hive/Spark/ClickHouse等大数据处理技术；
3.具备扎实的数据分析方法论，精通指标体系搭建、逻辑归因分析及A/B实验设计原理；
4.熟悉因果推断常用方法（如DID、PSM等），能运用Python/R进行数据建模与可视化呈现；
5.优秀的业务洞察力与逻辑表达能力，能将复杂问题结构化并推动跨团队协作落地。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.有LLM或Agent应用场景的数据分析经验，熟悉大模型技术栈的数据特征工程；
2.自主搭建过数据分析系统或通过AI工具优化分析流程，提升工作效率；
3.具备从0到1搭建指标体系或实验平台的成功案例；
4.精通Tableau/PowerBI等可视化工具，有数据产品化经验。
来源显示在招 · 最近观察 2026-10-17
1.岗位职责；
2.私有化方案设计与价值传递：负责WorkBuddy与CodeBuddy产品的私有化商业策划与售前技术支持。深入理解客户本地IT基础设施与网络隔离环境，腾讯TCS底座体系为金融、政务、医疗、工业、消费电子、零售、出行等多行业客户定制化设计高可用、安全合规的私有化部署方案，并向客户清晰阐述技术价值与业务优势；
3.全流程售前攻坚：与销售团队紧密协同，主导从客户需求调研、技术交流、私有化POC测试、方案设计到投标签约的全流程工作，对产品私有化销售收入与市场份额增长负责；
4.技术演示与资产沉淀：深入研究产品在各类底座上的部署架构、功能特性及应用场景，独立完成适配客户网络环境的私有化产品演示与解决方案设计，持续沉淀私有化售前技术方案、部署手册及标准化交付物；
5.产品迭代驱动：与产品研发团队保持紧密协作，及时传递私有化场景下的市场需求与客户反馈（如底座适配性、客户IT环境兼容性等），驱动产品持续迭代与优化。
职位要求
1.岗位要求；
2.学历与经验：计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历，3年以上售前、架构师或技术咨询经验；至少熟悉一个行业（如金融、政务、医疗、工业、消费电子、传媒、泛互联网、游戏等）的业务流程与技术架构，有大型客户私有化项目交付经验者优先；
3.技术栈要求：掌握至少一种主流编程语言（如Java/Python/Go），熟悉DevOps流程与CI/CD工具链（如Jenkins、GitLab CI、ArgoCD等）；了解AI Coding类产品（如CodeBuddy、Cursor、Claude Code）及OpenClaw等AI应用工具的原理与集成方式；
4.私有化部署核心能力：熟悉常见AI应用的私有化产品架构与工作原理，具备丰富的企业级私有化解决方案设计经验；能够针对客户复杂的IT环境（包括网络隔离、安全合规、算力资源、异构硬件等）进行架构适配与方案设计；
5.云原生底座体系认知：具备以下两类底座体系的实战经验（满足其一即可，两者兼备优先）：；
6.腾讯体系：了解腾讯TCS（Tencent Cloud-native Suite）底座体系或相关专有云基础设施，具备基于TCS进行应用部署、运维管理或方案整合的经验；
7.开源体系：深入理解Kubernetes架构与生态，熟悉主流发行版或管理平台，具备基于开源体系完成应用容器化部署、网络策略配置、存储对接及运维监控的实战经验；
8.综合素质：具备出色的沟通、表达与演讲能力，能够清晰地向客户与合作伙伴传达复杂技术方案，并协调多方资源推进项目落地。
工作年限（官方顶部字段）
三年以上工作经验
官方重要事项
1.持有腾讯云TCA/TCP/TCE认证或AI技术领域的相关专业认证；
2.参与过国际开源项目贡献（如GitHub活跃开发者）或具备跨国技术团队协作经验，熟悉全球
招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、负责代码智能体（Coding Agent）系统全流程研发：数据构建（代码语料清洗、代码/对话/工具轨迹标注）、预训练/持续预训练、指令微调（SFT）与后训练（DPO/ORPO/RLHF/RLAIF），在 HumanEval、MBPP、SWE-bench、RepoBench 等基准及业务集上达成目标。
2、基于主流 Agents 框架（LangChain、AutoGen、Agno 等）搭建具备规划、工具调用、记忆与多步推理能力的多代理系统，落地代码生成、调试与单测生成、仓库级理解、自动修复、PR 评审与CI修复等核心场景。
3、以 MCP（Model Context Protocol）为核心构建工具生态：设计与实现 MCP servers/tools，标准化接入代码搜索、编译/运行、CI/CD、Issue/PR、知识库与内部服务；支持安全沙箱执行与资源隔离，提升可观测与可维护性。
4、设计并优化 ReAct/Plan-Act/Tree-of-Thought 等推理策略及函数调用，结合 RAG（向量/符号/结构化检索与代码图）实现大规模代码库检索增强，支持跨文件、跨仓库的复杂问题求解。
任职要求
1、计算机基础扎实，熟练使用 Python，至少掌握一门强类型语言（Go/Java/C++/Rust 优先）；熟悉 Git、Linux 与容器化开发。
2、熟悉主流 Agents 框架与范式：有 LangGraph/LangChain/AutoGen/LlamaIndex/CrewAI 之一的实战经验；理解 MCP 协议并能实现自定义 MCP 工具；熟悉 ReAct、RAG、Function Calling、Planner/Memory 等方法并能落地。
3、了解大模型训练与推理：可使用 PyTorch/DeepSpeed/Lightning/Colossal-AI 等完成 SFT/LoRA/QLoRA；理解后训练与对齐方法；熟悉 Transformers/vLLM/TGI 等高效推理与服务化。
4、具备良好的实验设计与问题定位能力，能分析 Agent 轨迹、工具失败率、检索召回与推理路径，提出可量化改进方案。
5、良好的沟通与团队协作能力，关注用户体验，能与产品/前端/平台协同推进落地。
接口顶部原始条件（未做资格推断）
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
工作职责
1. 负责 AI 漫剧创作平台后端系统设计与研发，建设覆盖剧本生成、角色设定、分镜创作、图片生成、视频生成等全链路 AI 工作流；
2. 负责 AI Workflow 编排能力建设，设计灵活、可扩展的任务调度、状态管理和流程执行框架，支撑复杂创作流程稳定运行；
3. 负责模型服务接入与统一管理，支持大语言模型、多模态模型、图片生成、视频生成等能力的集成与调度；
4. 建设高并发、高可用的任务系统，持续优化任务执行效率、资源调度能力及系统稳定性；
5. 参与平台基础能力建设，包括 Prompt 管理、模型路由、上下文管理、缓存、监控、日志及可观测体系；
6. 与客户端、产品团队协作，持续优化 AI 创作体验，推动新能力快速落地。
任职要求
1. 本科及以上学历，计算机相关专业，5 年以上后端开发经验，具备扎实的 Java 基础；
2. 熟练掌握 Spring Boot、Spring Cloud 等主流开发框架，具备良好的系统设计能力；
3. 熟悉 MySQL、Redis、Kafka/RocketMQ 等常用中间件，具备高并发系统开发经验；
4. 熟悉分布式系统设计，理解服务治理、缓存、消息队列、异步任务等核心技术；
5. 对 AI 应用开发有浓厚兴趣，了解大语言模型、多模态模型及 AI Agent 基本原理；
6. 熟悉 AI Workflow、任务编排或 DAG 调度等相关架构，有复杂业务流程设计经验者优先；
7. 具备良好的工程化能力，能够抽象公共能力，持续优化系统架构及研发效率；
8. 责任心强，具备优秀的问题分析、跨团队沟通及项目推动能力。
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招聘状态未确认 · 最近观察 2026-10-17
1、研发下一代AI驱动的软件工程范式
- 构建面向移动端及嵌入式OS的智能编程系统，探索LLM在代码生成、架构设计、静态分析及测试用例生成等全流程的自治能力；
- 研发智能编程辅助系统，实现需求文档→技术方案→代码实现→测试验证的端到端闭环开发。
2、构建软件工程Agent体系架构
- 设计具有记忆、规划与工具调用能力的多智能体框架，实现复杂功能开发的自主决策与执行；
- 开发基于强化学习的Agent协作机制，优化代码质量、构建成功率等核心指标。
3、研发超大规模代码检索增强生成系统
- 设计高效的多粒度代码索引结构与语义检索框架，实现亿级代码片段的高精准召回与排序；
- 研发代码知识库与LLM深度融合的混合检索技术，提升复杂项目上下文理解与跨文件依赖分析能力。
4、微调和评估软件工程领域专用模型
- 针对IDE补全、对话等场景微调专用小参数大模型，提升代码生成率；
- 评估大模型在特定软件工程领域的能力，针对具体研发场景选择适合的模型。
5、前沿技术探索与专利布局
- 跟踪代码大模型、程序分析、AI软件工程等领域国际顶会（ICSE/PLDI/NeurIPS等）最新进展；
- 主导技术创新点的专利撰写与学术论文产出。
任职要求
1、计算机科学、软件工程、人工智能等相关领域博士；
2、研究方向与代码大模型、程序分析、AI软件工程强相关（需提供顶会论文或学位论文佐证）；
3、熟练掌握Transformer架构及大模型训练技术（预训练/微调/RLHF），有实际参与LLM研发经验；
4、精通Python/C++，具备大型代码库（10万行+）的工程实践或分析经验；
5、深入理解软件开发生命周期（需求分析→架构设计→测试部署）；
6、具备独立设计实验、量化评估模型性能的科研方法论；
7、对AI前沿技术有浓厚兴趣，具备优秀的快速学习能力和创新性思维；
8、熟悉程序分析（静态分析/符号执行）、编译器原理等基础理论；
9、对代码检索、知识图谱、Agent协作等至少一个方向有深入研究。
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