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Meet the companies, then explore the work. Use products, responsibilities and traceable evidence to decide what deserves a closer look.
Build applications, agents and model infrastructure
Shape use cases, experiences and AI products
Bring AI into real customer workflows
Build, train and evaluate AI models and algorithms
Build AI training, evaluation and data quality systems
Grow AI product adoption, feedback and operations
Unique companies / teams; unknown types remain visible. These are company types, not funding rounds. See company details for funding evidence.
Companies may span several tracks.
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Reported open · Last observed 2026-10-18
1. 负责 MiniMax Agent 相关 Web / 桌面端产品的前端研发； 2. 参与 AI Agent 交互体验、工作流界面、多模态内容展示等核心模块建设； 3. 与产品、设计、服务端、算法团队协作，推动复杂 AI 能力产品化； 4. 持续优化前端性能、工程架构和研发效率。 职位要求 1. 熟悉前端技术栈，有扎实的前端基础； 2. 具备良好的工程能力，关注代码质量、组件设计、性能和用户体验； 3. 学习能力强，能快速理解业务和技术方案，主动推进落地。 4. 对 AI Agent、AI 工具、AI 应用有兴趣，有独立开发、开源项目、创业项目或 AI 工具实践者优先。
Reported open · Last observed 2026-10-18
团队介绍 我们正在构建企业级 AI Agent 评测与管理平台，覆盖模型管理、Agent 调试、评测任务调度、Pipeline 编排、沙盒执行等完整链路。平台服务于内部多个 AI 团队，日均承载大量 LLM 调用与 Agent 评测任务，直接影响模型评测、Agent 研发与迭代效率。 在这里，你将深度参与 AI Agent 前沿技术的工程化落地，接触模型训练、Agent 研发、数据标注、评测 Benchmark 等多个方向。平台技术栈现代、架构演进快，既有高并发调度、LLM 网关、容器沙盒等后端核心系统，也有可视化 DAG 编排、评测数据管理等产品化场景，具备充分的系统设计与技术发挥空间。 工作职责 1. 参与 AI Agent 评测平台核心功能开发，包括评测任务调度、Pipeline 编排引擎、数据集管理等模块 2.设计并实现 LLM 网关层，负责模型路由、Token 计量、多供应商模型接入与调用治理 3.开发和维护 Agent 沙盒执行环境，包括容器调度、工具执行、MCP 服务集成等能力 4.参与前端可视化编排界面开发，支持基于 DAG 的评测流水线配置与管理 5.持续优化平台稳定性与性能，支撑高并发评测任务的调度、执行与监控 职位要求 必须具备 1.一年以上后端开发经验，熟练掌握 Go 语言 2.熟悉 Web 框架开发，理解 RPC / HTTP 接口设计与代码生成 3.熟悉 MySQL、Redis，具备数据库设计与性能优化经验 4.熟悉 Docker / Kubernetes 等容器化部署技术 5.具备良好的系统设计能力，能够独立负责模块方案设计与落地 加分项 1.有 LLM / Agent 应用开发经验，了解 prompt engineering、function calling、MCP 协议 2.熟悉 Vue 3 或 React，能够参与前后端协同开发 3.有评测系统、Benchmark 平台或任务调度系统建设经验 4.有 Python 开发经验，了解数据处理流水线 5.熟悉 CI/CD 流水线搭建，有 DevOps 实践经验
Reported open · Last observed 2026-10-18
1、负责C端AI内容产品的规划和设计工作，结合业务场景及行业诉求孵化创新产品； 2、探索用户需求、市场空间，抽象制定出完善的产品策略与方案； 3、与研发和算法团队紧密配合，进行高质量迭代，并能基于业务充分发挥AI能力。 职位要求 1、对视频、图片AI算法了解，有内容产品经验优先； 2、对AIGC有热情，了解国内外行业动态 ； 3、高效项目推进能力，出色的沟通能力，有较强自驱力和团队合作精神 ； 4、思维活跃，有好奇心和责任心。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1、参与 AI 开放平台的产品设计，为客户提供极致的AI 产品体验和服务； 2、与解决方案团队紧密合作，清晰理解客户需求，迭代产品功能； 3、与研发团队密切合作，理解 AI 相关技术和边界，推进研发迭代； 4、持续发现市场上的新场景，并形成新的产品或解决方案。 职位要求 1、计算机、人工智能或相关领域的学士或硕士学位，有海外2B业务经验优先； 2、优秀的产品sense和策划能力，对产品的细节可以做到清晰理解； 3、了解AI大模型相关技术、应用场景和业界进展； 4、具备良好的沟通能力和项目管理能力； 5、3年以上开放平台类/AI类产品经验； 6、很强的责任感和自驱力。 加分项 1、时刻关心大模型领域研发方向和前沿技术； 2、 对于大模型tob行业情况有熟悉的认知； 3、 具备流畅的英文文档阅读能力。
Reported open · Last observed 2026-10-18
我们是零一万物 ToB 产品设计团队，我们的使命是为国内外企业提供专业强、效果好、门槛低、体验优的企业级 AI Agent 产品，让先进的 Agent 技术真正为企业业务带来价值，帮助企业完成 AI 转型落地。 职位描述： 1. 参与 ToB 业务方向 AI Agent 产品的需求调研、竞品分析、用户访谈整理、业务流程梳理和产品方案设计； 2. 协助产品经理和业务团队，理解客户真实业务场景，整理目标用户、使用流程、核心痛点、Agent 能力边界和业务价值； 3. 参与产品原型设计、PRD 撰写、交互细节梳理，并与设计、研发、测试团队协同推进功能落地； 4. 协助构建 Agent 效果评估体系，包括评测场景设计、测试集整理、效果数据追踪、用户反馈收集与问题归因； 5. 持续关注 AI Agent、企业级 AI 应用、AI + Data方向的发展动态，输出调研分析并为产品迭代提供参考。 职位要求 1. 2027届本科及以上学历在读，计算机、人工智能等相关专业优先； 2. 对 AI Agent、企业级 AI 产品、Agent Builder、数据+AI 等方向有热情； 3. 具备较好的逻辑思维和结构化表达能力，能够将复杂业务问题拆解为清晰的产品需求； 4. 有Vibe Coding的能力，能熟练基于Vibe Coding工具生成原型； 5. 每周可实习 4 天及以上，连续实习 3 个月以上优先，优秀且符合要求的同学提供转正机会。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1、 基于 Kubernetes 建设多租户 GPU 算力调度平台，支持弹性伸缩与任务级管理 2、实现 GPU 拓扑感知调度（NVLink/PCIe），降低跨卡通信 P99 尾延迟 3、 探索 MIG、时间分片等 GPU 切分方案，提升卡级利用率 4、构建高并发大模型在线推理平台 5、 建设 GPU、网络、存储、推理全链路可观测性体系 6、 推进 Spot 实例与自动扩缩容，降低算力成本 7、 建立故障定位、应急响应与根因分析机制 职位要求 1、熟练 Golang、Python 2、熟悉 Kubernetes、Docker，有调度框架二次开发经验优先 3、熟悉至少一种训练/推理框架：PyTorch、Megatron、DeepSpeed、vLLM、SGLang 4、理解 GPU 架构、CUDA、异构计算；了解 RDMA、NVLink、InfiniBand 加分项：K8s Scheduler Framework、Volcano/Kueue、PD 分离、KV Cache、AI Agent 基础设施等
Reported open · Last observed 2026-10-18
这是一个面向海外客户真实 AI 场景的技术岗位。你会与 FDE、Consulting、产品和研发团队一起，从客户调研、Use Case 识别，到 AI Agent / Demo / POC 开发、数据与系统集成、评测和交付，参与企业 AI 项目的完整落地过程。 职位描述 1、参与海外客户访谈、业务调研和 Use Case 分析，将模糊问题逐步转化为可验证的 AI 场景； 2、基于 LLM、Agent、RAG、Tool Use、Workflow 等技术快速开发 Demo / POC / AI 应用； 3、参与后端 / 全栈开发、API 与数据处理、系统集成、部署测试和问题排查； 4、协助开展 Agent Eval、效果优化和生产验证； 5、沉淀代码、Agent、Prompt、Eval、知识库和交付方法等可复用资产； 6、与 FDE、Consulting、产品、研发、销售及客户团队协同推进项目。 职位要求 职位要求 1、本科以上学历，海外学习背景，计算机相关专业优先； 2、熟悉 Python / Java / Go / Node.js / SQL / API / Git 等部分技术栈，具备扎实的后端或全栈开发能力； 3、开发过 LLM / AI Agent / RAG / Tool Calling / Workflow 等项目，有 Eval、MCP、Multi-Agent 等经验优先； 4、主动、有 Ownership，学习速度快，能适应需求模糊、快速迭代的创业环境； 5、英语流利，可直接参与英文会议和技术沟通。
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-18
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。
Reported open · Last observed 2026-10-18
1. 构建与迭代B端Agent平台与产品能力：工作流编排（DAG / State Machine）、多智能体协作、会话与任务系统（异步/长任务）、记忆与上下文管理。 2. 负责 Agent 工具体系工程化：工具注册/版本与兼容策略、参数 Schema（JSON Schema/Pydantic）、鉴权与租户隔离、幂等/重试/限流、失败降级、回放与审计。 3. 落地企业级 RAG：多源数据接入（文档 / DB / ES / 内网系统）、切分与索引、混合检索（Milvus / PGVector + ES）、重排、引用溯源、增量更新、权限过滤（ACL / RBAC / ABAC）。 4. 负责全栈交付：React 界面（用户界面和管理界面）、Python 后端（API、队列、调度、权限、审计、配置）。 5. 负责模型接入与路由：公有云与自建推理的统一适配层（Provider / Adapter）、模型路由策略、降级与容灾、成本与延迟优化（缓存、批处理、并发控制、token 预算）。 6. 负责交付与运维工程化：SaaS 多租户与配额；私有化安装包（K8s / Helm + Docker Compose）、离线依赖（镜像 / 包 / 模型 / 向量库）打包、升级迁移与回滚预案。 7. 建立评测与可观测：离线评测集、线上指标（成功率 / 工具成功率 / 引用命中率 / 延迟 / 成本）、A/B与回归门禁；基于Tracing / Metrics / Logs 实现端到端定位与复现。 职位要求 技术栈：Python / React / LangGraph / Milvus / PGVector / Elasticsearch / etc. 经验要求：5年+ 1. Python 后端扎实：FastAPI（或等价）、异步/并发、任务队列、系统设计与性能优化。 2. React 前端扎实：能交付ToB用户界面和管理界面的复杂交互（流程编排 / 可视化 / 调试面板），熟悉工程化与状态管理。 3. 熟悉 LangGraph 或同类状态机 / 编排思想，能实现：状态持久化、重试与补偿、分支与回滚、人工介入（HITL）。 4. 熟悉 Milvus / PGVector / ES 的检索体系与 RAG 工程，理解混合检索、重排与引用溯源的工程化落地。 5. 熟悉ToB关键能力：多租户隔离、RBAC / ABAC、审计日志、配置隔离、灰度/回滚、配额/限流（至少参与过落地）。 6. 具备私有化/离线交付能力：K8s/Helm 与 Docker Compose 双形态部署；离线镜像仓库、依赖与模型分发；升级兼容与数据迁移。 7. 安全意识强：Prompt / Tool Injection 防护、最小权限、数据脱敏、审计可追溯。 8. 熟练使用相关AI工具包括不限于： - 代码：Curs
Reported open · Last observed 2026-10-18
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。
Reported open · Last observed 2026-10-18
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。
Reported open · Last observed 2026-10-18
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。
Recruitment status unknown · Last observed 2026-10-18
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.
Reported open · Last observed 2026-10-18
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。
Reported open · Last observed 2026-10-18
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/
Reported open · Last observed 2026-10-18
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
Reported open · Last observed 2026-10-18
【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
Reported open · Last observed 2026-10-18
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
Reported open · Last observed 2026-10-18
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
Reported open · Last observed 2026-10-18
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
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