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哈啰AI Agent 开发实习生

实习兼职软研类地点:杭州 | 上海状态:招聘

任职要求


任职资格
1.  计算机相关专业,本科及以上优质高校, 2026届毕业生。
2. 熟练掌握Java编程语言,熟悉JVM原理、多线程网络编程等核心技术,具备良好的编码规范和工程实践能力;
3. 熟悉SpringSpring BootMyBatis等主流Java开发框架,能够独立完成模块设计与开发;
4. 了解LangChain、LangGraph、Spring AI、Spring AI Alibaba等AI Agent相关框架,…
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工作职责


工作职责
1. 基于 Java / Python 语言开发 Agent 核心功能,包括但不限于任务拆解、工具集成、状态管理等模块;
2. 调试并优化 Agent 与大模型的交互链路,提升响应速度与任务完成准确率;
3. 参与技术方案讨论,输出技术文档,推动研发流程规范化;
4. 主动调研行业内优秀的 Agent 框架(如 LangChain、AutoGPT 等)及大模型能力,提炼可复用的技术经验;
5. 协助解决开发过程中的技术问题,参与代码评审,保障代码质量。
包括英文材料
Java+
JVM+
多线程+
网络编程+
Spring+
Spring Boot+
MyBatis+
开发框架+
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实习

1、AI Agent 架构与开发:基于大语言模型(LLM), 参与设计与开发智能体(AI Agent)及多智能体协同工作流(Workflow); 2、Native AI 应用落地:结合自动驾驶台架测试、路测数据分析等业务场景,开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用(Tool Calling)能力的 AI 应用; 3、自动化诊断与工具链建设:利用 Agent 技术重构或赋能现有的自动化诊断与分析工具,实现问题的快速定位、数据可视化及测试用例的自动生成; 4、系统集成与性能优化:负责大模型与现有自动驾驶平台系统、API 的对接,持续优化 Prompt,提升 Agent 的响应速度、稳定性和执行准确率。

更新于 2026-05-09上海
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实习

AI Agent 架构与开发:基于大语言模型(LLM),参与设计与开发面向自动驾驶仿真的智能体(AI Agent)及多智能体协同工作流(Workflow)。 仿真场景与原生 AI 应用:结合自动驾驶仿真平台(如场景生成、车辆动力学、传感器仿真等)及仿真测试数据分析,开发具备复杂任务规划、记忆管理、工具调用(Tool Calling)能力的 AI 应用,提升仿真测试效率。 自动化诊断与工具链建设:利用 Agent 技术重构或赋能仿真自动化诊断、结果分析工具,实现仿真故障的快速定位、场景可视化及测试用例的自动生成。 系统集成与性能优化:负责大模型与仿真平台、API 的对接,持续优化 Prompt,提升 Agent 在仿真环境中的响应速度、稳定性和执行准确率。

更新于 2026-05-29广州
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实习A23772

ByteIntern:面向2027届毕业生(2026年9月-2027年8月期间毕业),为符合岗位要求的同学提供转正机会。 团队介绍:App Infra是字节跳动面向应用的基建中台部门,以App侧性能/稳定性深度优化为基础,结合LLM、Agent、生成式推荐模型等前沿技术,为字节跳动旗下的核心应用提供终端+平台的解决方案。于下层,结合操作系统、虚拟机、工具链、编译器等技术,建设了稳定性、流畅性、电量在内全链路的监控体系和调试分析工具;于上层,则结合端侧特征工程、深度学习模型/决策树模型/SLM训练等基建,围绕搜索/推荐/广告/直播/电商等场景,建设了云端协同推荐、品质体验优化等端智能解决方案。如果你热爱挑战底层技术、追求极致优化,又渴望把AI转化为千万用户感受得到的流畅与智能——欢迎加入,和我们一起打造下一代移动体验! 1、面向字节跳动客户端研发场景,搭建稳定、高效的Agent Harness(涵盖移动运行时知识库、Skills&CLI、规模化验证体系等),并基于Trace机制持续优化长程执行的效率与效果; 2、面向客户端研发全流程,整合Issue Diagnosis、Coding、回顾与Validation等能力,构建并标准化AI Agent体系,推动在TRAE等IDE及研发平台的规模化落地,持续提升Agent在真实研发场景中的稳定性、可控性与研发效率。

更新于 2026-04-28杭州
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实习客户端开发

1、AI编程工具研发:参与公司 AI 编程助手(类似 Cursor/Copilot)的 IDE 插件开发(Android Studio/VS Code),打造丝滑的 AI 辅助编码体验。 2、Coding Agent 构建:设计并实现面向特定编程任务的 AI Agent,包括但不限于:研发自测用例生成/执行、智能代码审查(Code Review)、存量代码新框架重构等。 3、代码库 RAG 建设:参与构建基于企业级代码库的 RAG(检索增强生成)系统,优化代码索引与检索策略,让大模型真正“读懂”代码 4、模型效果调优:通过 Prompt Engineering、SFT(监督微调)或构建评估集(Eval),持续提升模型在代码补全、解释、生成场景下的准确率与采纳率。

更新于 2026-02-10北京|上海