【27校招】AI Agent研发工程师(J14439)
职责覆盖Agent runtime长期可靠性、从原型验证到评测与生产交付,技术含量明确。
精选公司与 AI 职业机会
先认识公司,再看具体工作。用产品、职责与可追溯的依据,判断哪些机会值得深入了解。
构建应用、Agent 与模型基础设施
定义场景、体验与 AI 产品迭代
走进业务现场,推动 AI 交付落地
研发、训练和评测 AI 模型与算法
建设 AI 训练、评测与数据质量体系
推动 AI 产品采用、反馈与运营实验
同一公司可覆盖多个方向。
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职责覆盖Agent runtime长期可靠性、从原型验证到评测与生产交付,技术含量明确。
聚焦语音智能体的架构、效果与安全验证,工作范围明确。
覆盖企业Agent从POC到稳定投产和复用,结果指标与实际业务效果关联。
在MT Lab面向图像与视频场景设计算法,产出核心代码、Demo或SDK,并依据美图产品反馈优化效果、效率和鲁棒性。
围绕AI文档处理/企业服务产品,在用户研究、需求定义到跨部门交付的完整链条工作;实际岗位地点明确为北京及长沙。
岗位直接改进真实模型的量化推理能力,并维护可复用引擎功能与工具;相比Research岗,工作产物明确落在推理工程。
强AI Infra/模型系统优化岗位,JD覆盖推理性能、线上生产成本和视频生成专项技术,且持续对接算法团队上线。
围绕AI文档处理/企业服务产品,在用户研究、需求定义到跨部门交付的完整链条工作;实际岗位地点明确为北京及长沙。
明确是模型推理生产工程,负责实际硬件部署和性能迭代;职位标注急招,适合关注推理系统/AI Infra工程的候选人。
所在雇主聚焦AI算力,工作涉及GPU集群、HPC、调度和故障自动化;适合有集群工程经验、希望服务LLM训练推理平台的候选人。
从AI理解任务到RPA/浏览器执行与结果校验,参与客户原型、上线和可复用组件沉淀,是业务自动化工程向FDE转型的具体样本。
可直接经历Agent从业务需求到真实使用的完整流程,适合具备基础编码能力的产品方向学生。
适合企业数据产品经理转向Agent产品;可以围绕行业问题到智能体流程建立作品。
核心AI开发:负责生产级Agent编排内核、RAG融合与工程化;岗位要求3年研发经验,属于高级社招。
强调Agentic应用的可部署性、评估与回归稳定性,明确排除停留在Demo或论文复现。
岗位与真实Agent产品直接相连,包含端上Agent开发、用户交互和工程稳定性,适合移动端工程师转入AI Native产品。
明确AI产品经理职责:探索LLM/Agent在人力资源场景的应用、产品化与商业落地;要求5年以上B端SaaS或AI产品经验。
社招岗位直接承担AI Native产品开发和对话/问答/推荐系统工程,不只是泛后端职位。
AI测评产品负责人:负责AI测评产品团队规划与产品从需求到上线,明确AI/大模型/Agent经历要求;北京。
AI应用平台产品岗位:明确负责将AI与产品模块结合、客户反馈和上线验证;产品年限仅写“1–3年以上……优先”,不是硬门槛。