🤖 AI 类 AI 效能官 · Agent 架构师 · AI 应用开发工程师 · AI 流程开发工程师 · Agent Ops 工程师 · AI 研发工程师 · AI 产品经理 · AI 设计师 · AI 效能工程师 · AI 产品研发工程师 · ComfyUI 工程师 · AI 内容创作 💻 技术类 Java 高级架构师 · Java 高级工程师 · 大数据开发工程师 · GPU 系统优化工程师 · C++后端开发工程师 · Go 开发工程师 · Web 前端开发工程师 · 高级前端架构师 · 安卓 Flutter SDK 工程师 · AI 爬虫工程师 · DevOps 工程师 · 数仓负责人 📦 产品类 高级产品经理 · AI 产品经理 · 内容增长型产品经理 · 运营系统产品经理 · 项目经理/PO 🎨 其他 UI 设计师 · 高级 UI 设计师 · 测试工程师 · 推荐算法工程师 · 量化算法工程师 · 高级数据挖掘工程师 · 百度 SEO 优化专员 · 谷歌 SEO 优化专员 · 运维工程师
职位描述中提及，内部“正在把DeepSeek的前沿模型能力，转化为领先的Agent产品”，岗位员工需要加入Harness团队，参与DeepSeek桌面端Agent产品的全过程。 官网并未直接提及这一桌面端Agent产品的具体类型，但在产品经理的岗位描述中，要求求职者深度使用过Claude Code、Cowork、Codex、Cursor、OpenCode、GitHub Copilot、Manus、OpenClaw、Hermes 等类似产品。这其中几乎包揽了行业目前最热门的几款编程工具以及智能体应用。 另一个更直接的信息来自DeepSeek资深研究员陈德里，他在社交媒体发帖招人，标题直接表明“来DeepSeek从零做Code Harness”，正文提到“对标Claude Code，做DeepSeek Code Harness”。 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
求助！！！ 最近想往agent开发，ai开发岗位转，但是没什么好项目可以做到作品集里面 各位佬有有什么企业刚需的agent需要实现的嘛 就是很简单但是一定需要人去干的那种就可以做成agent吧 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
我们是专注 AI 陪伴方向的团队，旗下产品有情感陪伴，NSFW 伴侣产品，AI 游戏平台等 公司主体在美国，目前招聘以下远程全职岗位： 1 ，高级全栈开发工程师： 负责公司旗下产品前后端的开发与上线（ Java + Vue 3/TypeScript ） 5 年以上全栈开发经验，有独立负责一个完整业务领域的经历 一年以上 AI 辅助编程实战经验（ Claude Code/Cursor 或同类工具） 适应快速迭代的交付节奏，有远程协作自觉性 做过支付、结算、账务类系统者优先 有 AI 应用开发经验者优先 2 ，文本大模型训练专家 建立专属小参数文本模型，对对话和叙事质量负责 基于优秀开源大模型，并执行面向 NSFW 叙事场景的微调训练方案 构建与清洗华语叙事 / 对话语料，建立数据飞轮 设计对话质量、角色一致性、长程记忆的评测体系并持续迭代 优化小参数模型的推理成本与响应速度，推动线上部署 要求： 熟悉 LLM 微调经验 能独立完成从数据到评测的闭环 有垂直领域小参数模型落地经验 熟悉角色扮演 / 长程对话记忆方案 有 hugging face 模型作品优先 3 ，视频训练专家 基于优秀开源视频生成模型做深度微调，覆盖仿真人与动漫两个垂直领域 构建画质、动作一致性、时序连贯、prompt 跟随度的量化评测体系 建立数据采集与清洗管线，持续提升生成质量 要求： 扎实的视频 / 图像生成模型训练经验（扩散模型等） 熟悉相关训练、微调与评测方法 有 C 站，hugging face 模型作品优先 4 ，AI 数据工程师 设计并搭建面向语言模型训练的数据管线（采集、清洗、去重、质量评估） 构建 NSFW 领域的语料与多模态数据集，建立标注规范与标注工作流 搭建数据质量评测与监控体系，支撑模型训练的数据飞轮 要求： 扎实的数据工程经验（ ETL 、数据管线、分布式处理） 熟悉训练数据的构建、清洗与评测，熟练使用 Python 及主流数据工具 有语言模型数据建设经验，搭建过数据标注平台或标注流程 5 ，AI 产品经理 定义 AI 伴侣与创作者工具链的产品方向与迭代节奏 把模型能力翻译成创作者与用户可感知的体验 建立数据驱动的产品决策，平衡创作者收益与用户体验 参与新产品形态（影游 / 游戏）的早期探索 项目长期稳定，薪资结算灵活 另在小参数模型训练，视频训练等岗位我们也可以采取项目制或顾问制，如果您不方便远程加入，但具备这方面的能力和一定空余时间，我们也可以采取项目制合作按结果付费 另外也正在招募推广增长经理，品类运营经理（男性向，女性向，不同语种等），有相关经验者也欢迎联系 联系邮箱（ Base64 ）：cGVhY2hsYW5kYWlAZ21haWwuY29t 联系 VX （ Base64 ）：QzU3OTY4MDA= 联系 TG （ Base64 ）：QGN6YWs5
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我们是专注 AI 陪伴方向的团队，旗下产品有情感陪伴，NSFW 伴侣产品，AI 游戏平台等 公司主体在美国，目前招聘以下远程全职岗位： 1 ，高级全栈开发工程师： 负责公司旗下产品前后端的开发与上线（ Java + Vue 3/TypeScript ） 5 年以上全栈开发经验，有独立负责一个完整业务领域的经历 一年以上 AI 辅助编程实战经验（ Claude Code/Cursor 或同类工具） 适应快速迭代的交付节奏，有远程协作自觉性 做过支付、结算、账务类系统者优先 有 AI 应用开发经验者优先 2 ，文本大模型训练专家 建立专属小参数文本模型，对对话和叙事质量负责 基于优秀开源大模型，并执行面向 NSFW 叙事场景的微调训练方案 构建与清洗华语叙事 / 对话语料，建立数据飞轮 设计对话质量、角色一致性、长程记忆的评测体系并持续迭代 优化小参数模型的推理成本与响应速度，推动线上部署 要求： 熟悉 LLM 微调经验 能独立完成从数据到评测的闭环 有垂直领域小参数模型落地经验 熟悉角色扮演 / 长程对话记忆方案 有 hugging face 模型作品优先 3 ，视频训练专家 基于优秀开源视频生成模型做深度微调，覆盖仿真人与动漫两个垂直领域 构建画质、动作一致性、时序连贯、prompt 跟随度的量化评测体系 建立数据采集与清洗管线，持续提升生成质量 要求： 扎实的视频 / 图像生成模型训练经验（扩散模型等） 熟悉相关训练、微调与评测方法 有 C 站，hugging face 模型作品优先 4 ，AI 数据工程师 设计并搭建面向语言模型训练的数据管线（采集、清洗、去重、质量评估） 构建 NSFW 领域的语料与多模态数据集，建立标注规范与标注工作流 搭建数据质量评测与监控体系，支撑模型训练的数据飞轮 要求： 扎实的数据工程经验（ ETL 、数据管线、分布式处理） 熟悉训练数据的构建、清洗与评测，熟练使用 Python 及主流数据工具 有语言模型数据建设经验，搭建过数据标注平台或标注流程 5 ，AI 产品经理 定义 AI 伴侣与创作者工具链的产品方向与迭代节奏 把模型能力翻译成创作者与用户可感知的体验 建立数据驱动的产品决策，平衡创作者收益与用户体验 参与新产品形态（影游 / 游戏）的早期探索 项目长期稳定，薪资结算灵活 另在小参数模型训练，视频训练等岗位我们也可以采取项目制或顾问制，如果您不方便远程加入，但具备这方面的能力和一定空余时间，我们也可以采取项目制合作按结果付费 另外也正在招募推广增长经理，品类运营经理（男性向，女性向，不同语种等），有相关经验者也欢迎联系 联系邮箱（ Base64 ）：cGVhY2hsYW5kYWlAZ21haWwuY29t 联系 VX （ Base64 ）：QzU3OTY4MDA= 联系 TG （ Base64 ）：QGN6YWs5
虽然用 claude code / gpt / codex 用它辅助生成代码也有一年半载的时间了，感受到人工智能编程带来的效率的提升，但是真正项目种对接人工智能场景其实还是不太多，我感觉到，如果各行各业要融入到人工智能带去的便捷，我认为市场上最需要的其实是能够对接人工智能到项目中，让项目借助人工智能而带给具体使用者便利性的开发者。 前些时间在招聘平台上招聘者问我会 agent 开发么？ 我愣了一下，agent 开发 最近看了下，agent 开发实际上就是 把工具指令 参数入口描述好，然后用人工智能调用这个指令 那么是不是 agent 开发这种需求比较多呢？
1、算法专家（AI大模型/供应链方向） 2、供应链算法工程师 3、AI产品经理（用工平台/新零售） 4、用工中心/新零售销售副总监 5、战略招商部招商经理（高化名品） 以上岗位base深圳，本科3年以上岗位相关经验，专家岗博士5年起 ———————————— 天虹数科：国有控股上市、深耕零售 40 余年、规模百亿级、华南领先、全业态数字化融合、自研灵智数科输出零售 tech、AI 大模型赋能的智慧零售龙头。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
上个月公司裁员，开启了前端面试之旅，一路坎坷，转而学习了一些 ai 课程，面试了十几家 agent 岗位（中间可能穿插偏向前端和全栈的岗位），面试过程都录音了，然后让 AI 整理了一下面试官提问的问题，分享给各位佬一起学习学习～ ML 公司 AI xx 系统主要是做什么的？ LangChain / LangGraph 主要用了什么 AI 技术？ 有没有了解过像 Manus 这种通用 Agent？ 这些通用 Agent 一般分几层功能？ 有没有构建过多智能体（Multi-Agent）架构？ 什么是多 Agent？ 为什么需要多 Agent？ 什么场景下需要多 Agent 架构？ 单个 Agent 其实也可以分配多个职能，为什么还要多 Agent？ 多 Agent 主要是为了解决什么问题？ 你这个系统之前用户量有多少？日活有多少？ Agent 的使用量是多少？ Token 消耗量大概多少？ 有没有考虑过怎么节约 AI 成本？ 做了哪些成本优化方案？ 最终降了多少成本？AI 投入前后带来的收益有多少？ KJ 公司 claude code 的多层架构是怎么做的？ ps 网页版实现方案？ canvas 无限画布是怎么实现的？ WebAssembly 有了解过吗？ docker 和 k8s 的关系？ docker 中容器和镜像的关系？怎么进行挂载的？ k8s 中多个服务怎么进行通讯？ 怎么进行团队的管理？ 怎么推动项目进度？ express 的底层原理？如果让你设计实现怎么做？ 入职后如何快速上手分配的业务需求？简说思路 说一说在职业中比较具有挑战性的问题 JR 公司 介绍一下 你的 ai 项目的架构情况？ 为啥选择 langchain、langGraph？选型的依据是啥？ 抽象通用 AI 能力模块做了什么？ AI 调用工具失败了怎么解决？ 简单介绍一下 RAG 的流程？ 怎么加速 RAG 的检索过程，有啥策略？ 向量库目前的数据量？ 向量库使用的是啥？选型依据？ 大模型的选型逻辑？ （政策文件场景下）怎么确认召回的数据准确性？ 你们上下文压缩的策略是什么？ 追问：上下文压缩时，如果大模型能力问题压缩质量有问题怎么解决？ 有了解之前 claude code 泄露的事件？有没有研究过源码？ claude code 的上下文治理是怎么做的？ claude code 的核心循环流程说一下？ 多租户的场景下 k8s 怎么部署的？一个租户一个对应 pod 吗 TK公司 企微 H5 登录流程是怎么做的？ 企业微信只能绑定两个域名，多个业务域名怎么处理？ UI 没空出原型，需要你自己设计页面？没有设计稿时你怎么推进？ 有没有做过 H5 用户打标签？ 用户进入页面后：怎么获取唯一 ID？ 企微回调里的 ID 同步怎么做？ 有没有做埋点？怎么做的？埋点获取哪些数据？ RAG 的检索是怎么做的？ 海豚工作流同步数据时：MySQL IO 爆红怎么排查？场景：三连表、每小时同步、查一个库、插另一个库、插入时报错、IO 爆高 MySQL 大表优化怎么做？百万级数据后出现慢插入 YC 公司 怎么保证数据库和缓存之间的数据一致性？ 从 0 到 1 搭建一个项目，怎么设计架构？ 你这个 AI XX 系统，如果从架构角度看，分成哪些层？ 假设现在让你做一个 xxx 门店的 AI 数字化系统，你会怎么设计？ 技术架构：你怎么拆模块？数据怎么流转？技术选型怎么做？ AI 工具出现后，对传统研发工作流造成了很大冲击。你个人或团队有没有相应的 AI 工作流？ 如何把 AI 融入开发流程的？ 有 AI 编程规范吗？ AI 写的代码相对不可控，你们有没有 code review 流程？ SSE 断线续传？由于客户端因素断了，比如用户把窗口关掉了，又很快打开，或者刷新页面，让他继续接收 SSE 流，你们有没有做过？ HJ 公司 个人一个月 token 使用量大概是多少？ 如果政府项目限制使用国外模型或工具，完全使用国内工具有没有影响？ 有没有做过国内外 AI 工具或模型的对比？ 同一个模型不同工具，或者同一个工具不同模型，效果差异有没有研究？ 没用 AI 和用了 AI 后，你觉得效率提升有多大？按百分比来说，你觉得 AI 能提升多少效率？ 你会用什么 AI 工具来完成项目规划、草图、文档和开发？ 未来全栈开发需要具备一定架构师能力，你搭框架的整体思路是什么？ 传统 XX 业务系统的后端分几层？ 你们产品开发完后，最大用户并发数大概是多少？这个高并发项目部署在哪里？ 有没有做熔断之类的处理？高峰、限流、缓存、异步队列这些有没有做过？ 全栈项目没有测试岗，是怎么测试的？ 有没有做过基于 AI 的界面测试？AI 是否能覆盖前端点击、输入、提交等自动化测试？ 对未来职业规划是怎么想的？你是想跟着公司的战略方向走，还是自己有明确想法并寻找匹配的岗位？ 如果客户是政府单位，要重新定制开发一个软件，包含客户端、APP、小程序，售前已完成调研，项目体量约 50 万，一个月内交付，你如何拆解流程？ 如果是资产管理系统，你会如何利用 AI 完成开发和交付？ FN 公司 Vue 和 React 核心区别是什么？ Vue 和 React 谁性能上限更高？ React 和 Vue 最新版本在做什么？ 浏览器发起 HTTP 请求经历什么过程？哪些地方会发生缓存？ 找一个印象最深的项目聊聊 SSE 和 WebSocket 分别说说？ AI 时代程序员价值是什么？ 你认为自己在编程优点和缺点？ 最近学什么？ 职业规划是什么？ XZ 公司 你自己的 AI 的开发工作流程是怎么样的？ 有在使用什么 MCP 或者 SKILL？ 接到一个需求后，你会怎么做？ 你的 3~5 年职业规划是怎么样的？ 工作中做过比较深刻的事情？ SH 公司（太好了是前端八股！） CSS3 你用得比较多的有哪些？ CSS3 里像渐变、旋转、缩放、动画这些你了解吗？ 做动画时，CSS 和 JS 分别怎么做？ CSS 动画和 JS 动画有什么区别？ Canvas 有没有用过？ Canvas 做过什么场景？ 红包 / 福袋动画是怎么做的？ 打开红包的动作是画出来的，还是直接展示 UI 图？ 动画有没有做过打开、抖动、浮动、阴影、缩放这类效果？ WebSocket 前端连接流程是什么？ WebSocket 怎么监听消息？ WebSocket 怎么和后端约定事件？ WebSocket 有没有做心跳 / 保活？ WebSocket 断开后怎么重连？ 有没有遇到连接不上的情况？ 连接不上时怎么兜底？ 是否会降级成 HTTP 轮询？ 轮询频率怎么控制？ 有没有用指数退避？ 弱网情况下怎么提示用户？ 实时数据不准确时，前端怎么做交互提示？ ES6 有哪些常用特性？ 什么是柯里化函数？ ES5 和 ES6 构造函数分别怎么写？ ES6 用什么构造对象？ES5 用什么构造对象？ 平时有没有区分 ES5 和 ES6？ Promise、扩展运算符、箭头函数、模板字符串这些是否了解？ 有做过浏览器兼容吗？ 浏览器兼容需要注意哪些？CSS 兼容怎么处理？JS 兼容怎么处理？ 低版本浏览器下，打包降级有没有遇到问题？ 低版本浏览器里路由变了但页面不跳转，可能是什么原因？浏览器 API 不支持时怎么处理？ 框架 Vue / React 是否已经帮你抹平了一部分兼容性？ React 用得多，还是 Vue 用得多？ Vue 2 和 Vue 3 的区别是什么？ Vue 2 响应式原理是什么？Vue 3 响应式原理是什么？ Object.defineProperty 和 Proxy 有什么区别？ Vue 3 在性能上做了哪些优化？ Vue 2 里数组 / 对象变更为什么可能不触发视图更新？ 如果数据变了，但是视图没变，可能是什么原因？ PY 公司 如何推动 AI 系统落地的？ 用户问题如何路由到 AI 系统？ 意图识别是如何实现的？使用了哪些模型？ 如何处理未登录用户的问题查询？ 如何做向量化和知识库检索？ 文档、PDF、课件是如何切分、入库、人工审核的？ AI 输出如何保证序列化/结构化？为什么选择 Markdown 而不是 JSON？ 数据库和后端架构是什么？ 有没有做过微服务、数据中台或复杂后端系统？ 花了多久落地？ 在落地过程中，你之前没有经验时是怎么学习的？ 假设设计一个秒杀系统，你会怎么设计架构？ 高并发下如何避免超卖？ MySQL 本身怎么实现库存扣减？ Redis 分布式锁或 Lua 脚本如何使用？ 限流、接口削峰、事务和乐观锁如何落地？ 如果不用 Redis，只用 MySQL，要怎么保证安全？ 微信支付接入流程怎么设计？ 如何保证用户支付后积分/虚拟产品到账？ 支付为什么要使用异步队列？ 如果队列挂掉，如何保证支付结果和系统状态一致？ 回调验签具体流程是什么？ MCP、SKILL 或其他工具如何辅助开发？ 产品经理缺失情况下，你们是如何自己出可交互草图和 PRD？ HQ公司 你日常使用 NextJS 多吗？ 你使用 TypeORM，有没有了解过 Prisma？ 调研时对比过 TypeORM 和 Prisma 的优缺点吗？ 技术选型一般由谁来决定？ NestJS 的依赖注入中，Provider 默认是单例，还是每次请求新建实例？ 讲讲单例模式的优点？ 如何给几十上百个接口统一增加操作日志 / 接口监控？ 说说 Nest 管道（Pipe）的概念、作用和使用场景？ TypeORM 有哪两种运行模式？ TypeORM 查询缓慢时，如何抓取它生成的 SQL 做调优？ 有没有使用过 PostgreSQL？了解 PG 物化视图吗？ 日常做过哪些 MySQL 慢查询、索引、SQL 优化？ 有没有分库分表、读写分离、数据库深度调优的实战经验？ 使用 Bull Queue 处理视频解析、Embedding 长任务，进程崩溃 / K8S 重启后，任务会不会丢失？ 如何保证消息队列任务不丢失、保证任务一致性？ 任务重试会造成重复执行、重复调用大模型，你项目中如何做重复推理优化、降低成本？ 任务中途中断，如何实现断点续跑？ 前端如何感知后端任务中断、终止、运行状态？ 讲讲 SSE 和 WebSocket 的区别，以及各自适用场景？ AGUI 协议动态渲染表单 / 卡片的整体实现流程？ 后端流式推送协议数据，前端如何实现边接收边流式渲染？ 了解该协议底层 API 设计逻辑吗？ 什么是数据库事务？ 结合你的项目，举例说明 必须使用事务 的业务场景？ LangChain 不同版本 / 模块的区别？ 多智能体中动态路由如何根据条件分配任务分支？ 什么是查询改写？作用是什么？ 你们知识库使用什么向量库？ Elasticsearch + 向量库怎么做混合检索？整体流程？ 混合检索已经做过分组、排序、去重，为什么还需要再次精排（Re-rank）？ 项目中有使用领域词典吗？ Vue2 响应式原理，数组方法是如何重写拦截的？ Vue2 中哪些数组方法无法被原生拦截？如何处理？ Vue3 Proxy 相比 Vue2 的优势？ Vue3 中的 WeakMap / 弱引用作用是什么？ 解释下 Harness 相关概念？ YU 公司 你求职过程中，最看重工作的哪些方面？ 过往工作中，主要承担开发还是管理角色？ 日常使用哪些AI开发工具？通过什么渠道使用、费用及账号稳定性如何？ 工作中遇到过哪些棘手难题，如何解决？ 原公司技术部门、运维团队人员规模与架构是怎样的？ 从前端转型全栈，你是如何学习并胜任后端工作的？ 使用AI开发时，如何减少代码出错、降低重复劳动？ 借助AI开发后，你的工作效率在团队中处于什么水平？ 项目临近交付、出现前期未评估的风险问题，你会如何处理？ 你对未来职业规划如何，偏向纯技术还是技术+管理路线？ 公司前端、后端、算法及AI相关技术栈你是否了解？ 仅口头需求、无完整页面设计时，如何借助AI输出页面原型与UI/UX方案？ 业务方对原型提出新增功能、修改需求，你如何落地处理？ 业务方要求输出多版设计方案，你的执行思路是什么？ 针对当前AI生成的页面样式，从专业角度看存在哪些问题、该如何优化？ 重点介绍你过往和AI、RAG相关的核心项目与工作内容。 项目中知识库的数据源来自哪里？ 向量检索使用了哪些工具、模型，如何实现、效果怎样、如何优化？ 项目中是否自主设计过智能体？具体实现方式是什么？ 产品面向哪些用户，整体功能架构是怎样的？ 你认为自身最擅长的工作环节是什么？除前端外还有哪些优势？ 后端相关工作接触深度如何？ 你在UI/UX设计方面的经验如何？结合AI落地怎么做？ 以上是实打实被拷打的问题，通过录音让 AI 整理的，欢迎各位佬一起交流或者分享下你们的面经～ 20 个帖子 - 19 位参与者 阅读完整话题
岗位： AI全栈开发工程师 工作地点：合肥 合肥 经验： 6 年以上（含大模型应用经验） 薪资： 13k-18k/月 岗位职责： AI应用架构与开发 ：负责基于 LangGraph 及智能体平台开发企业级 AI 应用场景，包括智能客服、供应链辅助决策助手、内部知识库（RAG）、自动化办公 Agent 等。 业务场景落地与项目负责人 ：独立承担项目规划、架构设计、技术落地及交付全过程，推动业务场景从原型到生产环境落地。 核心模块攻坚 ：负责 Prompt 工程优化、LangChain / LlamaIndex 应用框架搭建、向量数据库维护及模型微调（Fine-tuning）等核心技术环节。 全栈工程化落地 ：设计与实现高可用、高并发的后端服务架构；负责前端与服务端协同开发、API 接口设计与性能优化，保证项目从开发到部署全流程质量。 技术团队协作与指导 ：可带领小团队完成项目开发，制定技术规范，保证代码质量与系统稳定性。 任职要求： 精通 Java 和 Python ，熟练掌握常用框架（Spring Boot、FastAPI、Flask、Django）；具备扎实的算法、数据结构和系统设计能力。 6 年以上后端开发经验，能够独立完成完整项目并担任项目负责人。 熟悉 LangGraph、LangChain、AutoGPT 等大模型应用框架；熟悉主流向量数据库（Milvus、Weaviate、FAISS 等）的使用与调优。 深入理解 OpenAI、DeepSeek、Qwen 等主流大模型 API 特性及 Prompt Engineering；有大规模 AI 系统落地经验者优先。 熟悉 Docker 容器化部署、微服务架构及高并发系统设计，具备良好的工程化能力。 有在线客服/saas企业级项目/ AI 项目经验者优先。 简历投递：[email protected] 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
岗位：C++开发工程师（需要去中证资本驻场）1.5-2.2w 岗位内容： 1、负责算法交易平台的功能设计、软件开发与维护； 2、负责维护订单管理系统； 3、负责平台服务的性能优化和故障排查，确保平台和策略的运行稳定性； 4、根据项目要求编写清晰、规范的软件开发文档，包括设计文档、测试文档等。 要求：熟悉C++17特性，对C++内存模型有一定了解 5、3年及以上工作经历，具备金融机构、金融科技企业、C/C++项目开发经验者优先。 6、具有较强的表达、沟通和协作能力；良好的合规意识、业务学习能力；具有较强钻研能力，善于发现问题并能给出具体的解决方案； 7、精通C/C++等编程语言，熟练掌握多线程与并发编程技术，熟悉Linux或Windows开发环境。 8、精通常见的进程间通信机制、网络编程接口，熟悉TCP/IP、UDP协议及通信过程； 9、对高可用、同城双活、主备切换等系统有一定了解； [!note] 岗位在上海，一周内可入职。内推渠道已开启！有合适的朋友欢迎投递简历。 联系方式 邮件主题请注明： 应聘C++开发工程师 + 姓名 + 学历 + 毕业院校 联系人：朱老师 简历投递邮箱： [email protected] 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
采购运维 P0 采购 + 运维⼀体 24h 值守 / 轮班 岗位概述 负责公司 AI API 上游渠道的采购与运维全链条⼯作：从找货、⽐价、签约，到渠道接⼊、配置、监控、 排错、保供保稳，独⽴把⼀条渠道从谈下来到稳定上线、持续供应跑通。是部⻔的核⼼执⾏岗，直接⽀ 撑⼤ B 客户的供给与稳定性。 岗位职责 渠道采购：整合全⽹ AI API 上游资源（ccmax / aws / gpt / claude / gemini 等），持续寻源、⽐ 价、测活，与优质上游建⽴⻓期深度绑定关系，保障供给充⾜且有性价⽐。 渠道鉴别：对渠道的真实性、稳定性、配额上限、限速情况做测试与判断，筛掉劣质和虚标渠道，规 避供给⻛险。 渠道接⼊与配置：在⽹关后台（New API / one-api 类）完成渠道接⼊、分组、密钥管理、模型映 射、定价、错误返回等配置，确保渠道正确可⽤。 报错排查：定位并处理调⽤报错（鉴权、协议不匹配、参数错误、限流等常⻅问题），快速恢复服 务。 保供保稳：实时监控渠道健康度与⽤量，发现降速、报错、宕机时及时切换备⽤渠道，保障核⼼模型 多渠道热备、服务不中断。 成本控制：管理测活与探测成本，核算渠道采购成本与对外定价，避免⽆效消耗。 ⼤ B ⽀撑：参与⼤客户项⽬的供给⽅案设计与⼀对⼀保障，按项⽬独⽴搭建、专⼈对接。 值守轮班：纳⼊ 24 ⼩时值守/轮班机制，保障全天候响应。 任职要求 熟悉 AI API 中转 / 聚合业务，了解主流上游渠道（ccmax、aws bedrock、官⽅ key、混合渠道等） 的供给形态与特点。 懂 API 鉴权与请求机制（如 Bearer Token、x-api-key 等），能⽤ curl 等⼯具⾃测接⼝、定位常⻅ 调⽤报错。 熟悉 OpenAI / Claude / Gemini 等主流 API 协议的差异与兼容性（如协议格式、参数限制、多模 态要求等）。 ⽤过 New API / one-api / one-hub 等⽹关后台，会配置渠道分组、密钥、模型重定向、错误返 回。 有采购谈判或供应商管理经验，沟通能⼒强、执⾏快、能扛事。 责任⼼强、抗压、响应及时，接受 24 ⼩时值守 / 轮班 / on-call。 加分项 懂 Linux 基础、会看服务⽇志，能写简单脚本（Python / shell）做测活与监控。 有⼤ B / 企业客户对接经验。 在 AI API 中转⾏业有上游渠道⼈脉资源。 对成本核算、数据统计敏感，能做渠道⽤量与盈亏分析。 我们提供 直接对⽼板负责的核⼼岗位，成⻓空间⼤、责任与回报匹配。 跟随业务⼀线成⻓，深度参与公司核⼼供给体系建设。 投递简历： [email protected] 微信：zhang_piao_liang 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
采购运维(需要熟悉中转站） P0 采购 + 运维⼀体 24h 值守 / 轮班 岗位概述 负责公司 AI API 上游渠道的采购与运维全链条⼯作：从找货、⽐价、签约，到渠道接⼊、配置、监控、 排错、保供保稳，独⽴把⼀条渠道从谈下来到稳定上线、持续供应跑通。是部⻔的核⼼执⾏岗，直接⽀ 撑⼤ B 客户的供给与稳定性。 岗位职责 渠道采购：整合全⽹ AI API 上游资源（ccmax / aws / gpt / claude / gemini 等），持续寻源、⽐ 价、测活，与优质上游建⽴⻓期深度绑定关系，保障供给充⾜且有性价⽐。 渠道鉴别：对渠道的真实性、稳定性、配额上限、限速情况做测试与判断，筛掉劣质和虚标渠道，规 避供给⻛险。 渠道接⼊与配置：在⽹关后台（New API / one-api 类）完成渠道接⼊、分组、密钥管理、模型映 射、定价、错误返回等配置，确保渠道正确可⽤。 报错排查：定位并处理调⽤报错（鉴权、协议不匹配、参数错误、限流等常⻅问题），快速恢复服 务。 保供保稳：实时监控渠道健康度与⽤量，发现降速、报错、宕机时及时切换备⽤渠道，保障核⼼模型 多渠道热备、服务不中断。 成本控制：管理测活与探测成本，核算渠道采购成本与对外定价，避免⽆效消耗。 ⼤ B ⽀撑：参与⼤客户项⽬的供给⽅案设计与⼀对⼀保障，按项⽬独⽴搭建、专⼈对接。 值守轮班：纳⼊ 24 ⼩时值守/轮班机制，保障全天候响应。 任职要求 熟悉 AI API 中转 / 聚合业务，了解主流上游渠道（ccmax、aws bedrock、官⽅ key、混合渠道等） 的供给形态与特点。 懂 API 鉴权与请求机制（如 Bearer Token、x-api-key 等），能⽤ curl 等⼯具⾃测接⼝、定位常⻅ 调⽤报错。 熟悉 OpenAI / Claude / Gemini 等主流 API 协议的差异与兼容性（如协议格式、参数限制、多模 态要求等）。 ⽤过 New API / one-api / one-hub 等⽹关后台，会配置渠道分组、密钥、模型重定向、错误返 回。 有采购谈判或供应商管理经验，沟通能⼒强、执⾏快、能扛事。 责任⼼强、抗压、响应及时，接受 24 ⼩时值守 / 轮班 / on-call。 加分项 懂 Linux 基础、会看服务⽇志，能写简单脚本（Python / shell）做测活与监控。 有⼤ B / 企业客户对接经验。 在 AI API 中转⾏业有上游渠道⼈脉资源。 对成本核算、数据统计敏感，能做渠道⽤量与盈亏分析。 我们提供 直接对⽼板负责的核⼼岗位，成⻓空间⼤、责任与回报匹配。 跟随业务⼀线成⻓，深度参与公司核⼼供给体系建设。 投递简历： [email protected] 微信：zhang_piao_liang 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
各位亲爱的佬，我目前是应届生在一家还不错的上市公司实习，岗位是开发工程师，但是现在基本上都是把需求清楚了丢给AI来做，我能看懂代码但是让我手搓我确实是无能为力，对此我想问问有经验的佬们之后的该怎么办，该如何学习提高自己 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
微软AI主管穆斯塔法·苏莱曼近日收回了他此前关于AI将自动化白领工作的言论，并表示自己真正想表达的是：AI会帮助相关从业者完成具体任务，而不是直接取代整个职位。 苏莱曼在《Decoder》节目中解释说，像发邮件、与同事沟通、整理PPT这类工作中的子任务，未来会越来越多地被数字化和自动化，从而让流程更快、更高效。 他指出，这些往往是“重复性较强、偏手工、劳动密集且耗时”的环节，技术发展的自然方向就是减少摩擦、提升便利性。 在此之前，《金融时报》曾在2月的一篇报道中引用苏莱曼的话称，律师、会计师、项目经理、市场人员等从事的白领工作中，“大多数任务”会在未来12到18个月内被AI完全自动化。 当《Decoder》主持人提及这段话时，苏莱曼强调“任务”和“工作”之间存在“非常重要的区别”，并表示自己当时说的是“任务”，不是“工作岗位”本身。 他说，岗位和角色属于更大的范畴，而任务只是其中的组成部分，因此任务被自动化，并不意味着整个职位就会消失。 查看评论
AI 开发高级工程师（ 30k-60k ） 岗位职责 1. AI 工作流开发与部署 开发智能体（ Agent ）工作流，支持自动化实验方案生成与参数调优策略生成， 基于 AI 的研发生产管线。 将 AI 模型集成至现有 AB 测试平台，确保低延迟、高并发的实时推理能力。 2. 协助 AB 测试团队优化流量分配、实验设计和结果预测。 3. 数据驱动实验优化 结合游戏业务数据（用户行为、付费、留存等），基于大模型的分析框架，替代传统统计检验方法。 开发自动化分析工具，实时监控实验效果并生成决策建议（如提前终止低效实验）。 4. 跨团队协作 与数据工程师协作，构建高性能数据管道，支持 AI 模型的训练与迭代。 协助游戏策划团队，将业务假设转化为可量化的 AI 优化目标。 5. 技术前瞻性探索 跟踪 AI 在游戏 AB 测试领域的前沿技术（如 Meta-learning 、多智能体协作），推动技术落地。 技术能力 1. 3 年以上机器学习/AI 开发经验，熟练掌握 Python 及主流框架（ TensorFlow/PyTorch ）。 2. 精通强化学习、贝叶斯优化等技术，有 AB 测试相关项目经验。 3. 熟悉分布式系统开发（如 Go/Java ），能独立部署 AI 模型 API 。 4. 智能体（ Agent ）相关开发经验。 5. 游戏与数据敏感度 6. 理解游戏核心指标（ LTV 、留存率、付费转化等），能快速定位业务痛点。 7. 熟练使用 SQL/Spark ，具备大规模游戏数据分析经验。 工程思维 注重模型性能优化（如推理延迟、资源占用），熟悉 Docker/Kubernetes 部署。 加分项 有游戏行业开发经验或熟悉 AI 领域相关前沿工具。 发表过相关领域论文或开源项目贡献。 Agent 开发工程师（ 30k-50k ） 岗位要求： 1 、熟悉主流大模型生态，包括闭源模型（ GPT-4o 、文心一言、通义千问）和开源模型（ Llama 3 、Qwen 、Mistral ）的调用方式与特性差异； 2 、具备模型选型与适配能力，能根据业务成本、性能要求选择合适的模型，并完成 API 对接、参数调优（ temperature 、top_p 等），提示词工程、模型微调； 3 、了解轻量化模型部署，如基于 llama.cpp 、vLLM 进行开源模型本地部署与量化（ 4-bit/8-bit ），满足低资源环境下的应用需求； 4 、精通 LangChain/LangGraph 核心组件使用，包括 Document Loaders （文档加载）、Text Splitters （文本分割）、Vector Stores （向量存储，如 Chroma 、FAISS ）、Retrievers （检索器）、Chains （链）、Agents （智能体）； 5 、能基于 LangChain 搭建检索增强生成（ RAG ）系统，实现 “知识库加载→文本向量化→检索→生成” 全流程闭环； 6 、具备 LangChain 应用优化能力，如优化检索策略（混合检索、重排序）、解决上下文窗口限制、提升生成结果的准确性与相关性； 岗位职责： 1 、负责企业级大模型应用的设计与开发，基于提示词工程优化模型输出效果，提升业务场景下的智能交互体验； 2 、基于 LangChain 框架搭建 RAG 系统、智能体（ Agent ）等应用，完成文档检索、多模态交互、流程自动化等功能； 3 、完成开源/闭源大模型的选型、对接、调优与部署，解决模型调用中的性能、成本、稳定性问题； 4 、沉淀提示词模板、LangChain 组件封装、模型调优的标准化方案，形成技术文档与最佳实践； 5 、与业务侧协作，理解需求并转化为技术方案，推动大模型应用在实际业务中落地； 6 、AI 自动化新方向的探索和推进，给自动化测试赋能。 算法工程师（ 45k-65k ） 岗位职责 1.负责游戏商业化场景（竞价广告底价设置，广告推荐，出广时机优化等场景），平衡广告请求底价与广告加载成功率，匹配用户与广告，提升用户与广告主体验，优化场景的 eCPM 、ARPU 、Load Success Rate 、CTR 等指标； 2.探索插屏、激励、banner 广告从请求到用户点击的全链路优化； 3.利用最新的深度学习技术包括多任务学习、多模态技术、长序列建模、推理加速，结合实际业务问题进行技术探索和运营； 4.研究方向：深度学习、uplift 模型、pCTR 预估、大模型、模型压缩和推理加速等； 5.支持其他游戏相关算法场景落地，如个性化出题等。 任职要求 1.优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底，熟悉 TensorFlow/Pytorch ； 2.在广告、搜索、推荐、多模态大模型等领域有相关经验者优先； 3.熟悉主流大规模数据挖掘、机器学习、强化学习、分布式计算、运筹优化，具备工程落地能力； 4.优秀的逻辑思维能力，善于发现并解决问题，有强烈的责任心，优秀的表达能力，能与跨团队成员合作； 5.极致追求 ABtest ，看数闭环，迭代算法； 6.有游戏场景相关经验优先。 地点：安贞门地铁站附近 福利待遇：双休、五险一金、免费三餐、房补 邮箱： [email protected]
微软正于中国内地的 Azure 云计算部门裁撤数百名员工，在华业务迎来两年内至少第三轮缩减，同时也凸显中美双方围绕跨境数据流动日益收紧的监管环境。据多名员工透露，北京和上海部分 Azure 团队成员上周收到内部邮件，被通知其岗位将被终止。 两名消息人士估计，本轮裁员涉及约 200 至 400 名员工，这些员工将于 7 月 6 日正式离职，并按在职年限获得赔偿，同时最多可获相当于 7 个月工资的补偿。部分员工被提供调往加拿大的内部转岗机会。 据受影响员工介绍，此次调整主要集中在微软中国的 Azure 云业务线，其他部门如 DevDiv 开发者工具部门、微软亚洲软件技术中心以及分布在上海和苏州的微软 AI 团队目前尚未受到波及。微软方面在回复南华早报的邮件中表示，作为全球业务管理的一部分，公司向符合条件的员工提供了可选择的内部转岗机会，并强调微软将继续专注于服务客户及推动全球业务增长。 本轮裁撤是微软中国云业务持续收缩的一环。去年 10 月，微软已在中国内地对 Azure 团队进行过一次裁员，同时向部分员工提供赴澳大利亚等地的调岗机会。更早前在 2024 年，微软向中国境内从事人工智能与 Azure 相关工作的员工发出邀请，鼓励其选择赴美国、澳大利亚、爱尔兰等海外办公室工作，并当时重申其对中国市场的长期承诺。再往前的 2023 年，微软还将部分中国顶尖 AI 研究人员调往加拿大温哥华新设立的实验室，并确认该机构将从包括中国在内的全球办公室调配人才。 除了云与 AI 业务的人才与组织调整，微软在中国的线下零售网络也经历了明显收缩。2024 年，公司关闭了在中国内地的授权实体零售门店，将销售渠道全面转向线上以及少数第三方零售合作伙伴。一系列举措表明，微软正通过裁员、调岗与渠道调整等方式，在中国市场重新配置资源与风险敞口。 微软的这一轮再组织发生在中美两国对于跨境数据流动监管同步趋严的背景之下。美国司法部去年实施了“数据安全计划”，限制美国机构向包括中国在内的“关注国家”的员工、供应商及投资方传输特定类型的敏感数据集。与此同时，中国也在持续完善自身的数据治理框架，自 2021 年起陆续出台并实施《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，加强对关键信息基础设施、重要数据以及个人信息跨境流动的管控。在双重监管压力之下，跨国科技企业在中国的云计算和数据相关业务面临更复杂的合规与运营挑战，微软在华云业务的持续调整被视为这一趋势的具体体现。 查看评论
我是软件专业的本科，感觉应该还是做软件相关的内容，请问： 工作强度如何？也就是加班情况怎么样？ 工资大概多少？
测试岗位 https://linux.do/t/topic/2345206 欢迎佬友私信投递 【岗位概述 】 负责公司信息化基础设施、机房网络设备、办公系统及软硬件资产的日常运维、管理与技术支持工作，保障网络通讯、机房设备、门禁监控、办公设备、会议系统、飞书办公平台等IT资产与系统稳定运行，落实数据迁移与备份、第三方软件审核工作，对接外部服务商落实故障闭环处理，助力公司数字化办公体系高效、安全运转。 【核心工作职责 】 基础设施与机房运维：负责公司机房、核心交换机、防火墙、网络、WiFi、门禁及监控系统的日常巡检、定期维护、策略配置与突发故障排查，确保机房设备、核心网络、安全防护系统及基础弱电系统持续稳定运行。 办公设备管理：承担电脑、打印机、投影仪、视频会议设备等全品类办公IT设备的安装、调试、日常维护及故障修复，解决员工办公设备使用难题。 会议技术保障：负责各会议室音视频系统的调试与运行维护，全程支撑公司重大会议、接待活动的音视频技术保障工作，确保会议顺利开展。 员工技术支持：响应员工日常IT咨询与技术需求，提供及时、专业的解决方案，提升全员办公信息化使用体验。 飞书系统运维与支持：负责公司飞书办公平台的日常管理、权限配置、功能调试、账号管理、应用维护及使用问题解答，支撑飞书协同办公高效落地。 数据管理与安全：负责公司核心业务数据、办公数据的定期备份、迁移、恢复与安全管理，制定数据备份策略，保障数据完整性与安全性。 第三方软件审核管理：负责公司第三方办公软件、应用工具的合规性审核、安全性检测、上线评估与使用管控，防范软件安全风险。 外部服务商对接：负责统筹外部IT服务商的合作事宜，包括故障报修、服务跟进、方案确认及服务成果验收，确保外包服务质量达标。 IT资产管理：建立并完善公司IT资产台账，负责资产登记、入库、调拨、维保期限跟踪及报废全流程管理，确保资产账实相符、管理规范。 【任职要求 】 统招本科及以上学历，计算机、信息技术、网络工程等相关专业优先； 1-3年企业IT综合运维经验，熟悉机房管理、交换机与防火墙配置、办公网络搭建、门禁监控系统、主流办公设备及飞书平台运维流程； 具备数据备份与迁移、软件安全审核、网络故障排查的实操能力，拥有应急处理意识，能快速响应并解决各类IT突发问题； 工作细致负责，具备良好的沟通协调能力和服务意识，能适配公司快速发展的IT运维需求。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
老前端了，AI浪潮下，把前端冲击的不要不要的，最近市场上看了一下下，针对前端的岗位已经少之又少，AI岗位其实现在也是虚无缥缈，很多公司也都不知道具体负责什么；请问前端大佬们应该怎么继续在这个浪潮下走下一步？ 8 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题