【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。
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扫描全能王、名片全能王、启信宝/慧眼、TextIn文档智能及企业Agent产品
兼有大众文档工具和企业客户场景,提供校招工程、产品及真实客户FDE入口,也有1–3年经验社招岗位。
以文本识别和数据智能产品起家的成熟AI公司;本批只收模型应用、Agent、文档AI、AI产品及客户工程岗位。
2026中报:截至6月三款主要C端产品合计月活1.99亿、同比增长9.94%;过去12个月去重付费用户1020.34万、增长19.68%;上半年总收入10.31亿元、增长22.28%。均为公司/产品组合口径,不是单一Agent功能指标。
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。
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。
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。
将AI产品职责具体落实到Harness、数据、评测和商业化,能积累大模型产品质量工程经验。
不以PRD交付为终点,责任包括产品被真实员工使用与改变工作方式,且技术要求覆盖Agent架构。
从模型接口接入到Agent功能、真实业务效果优化都有岗位职责,属于端到端产品工程而非纯接API。
从客户需求访谈和方案设计出发,利用 Agent 工具开发、落地与调优,交付客户结果并推动产品改进。
设计面向个人用户的 AI 产品,涵盖对话、创作、任务辅助与多模态交互,并通过用户反馈和数据推动迭代。
将大模型和 Agent 用于入侵检测、渗透测试及风险管理,建设可复用的安全能力和效果测评体系。
开发 AI Native 应用,建设 Prompt、模型后训练、推理加速和数据能力,推动技术进入实际产品。
研发 Agent 的规划、上下文、记忆、工具调用和多轮交互能力,建设评测与可观测体系并推动业务落地。
参与 AI 产品需求调研和功能设计,推动对话、工作流、Agent 等能力从需求定义、模型接入到上线迭代。
建设启信宝基础与数据服务,将 AI 能力落地到数据服务和技术支撑场景,并优化准确性、稳定性和工程复用。
在扫描全能王创新业务中开发 AI 应用,结合大模型、视觉和语音能力完成设计、效果优化及上线迭代。
规划和落地 AI 办公平台,设计办公场景的 AI Native 产品,并用真实使用反馈持续评估和迭代。
参与启信宝 AI 产品创新与商业化,建设 Harness、数据与评估体系,通过测试和反馈优化产品效果。
承担前后端全栈开发及端到端交付,并参与 AI Agent 大客户项目开发,要求能用 AI 工具开展工程验证。
开发启信宝核心 AI 功能及后端服务,参与 AI 质量保障、平台组件沉淀与业务迭代。
研发面向隐私评估、数据合规与 IT 审计的 Agent,将专家经验沉淀为可复用能力,并持续测评迭代。
使用内部 Agent 平台搭建和调优办公工作流,参与 AI 办公产品从需求到上线验证的全过程。
Ask your Agent to connect the role with your experience, goals, skill gaps and open questions.