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40 岁内 本科及以上 AI 效能官 20-50 [硬性能力要求] 1. 熟练掌握 Python 、Node.js 、php go 等开发语言其中之一;能独立写脚本抓取数据、调用 API 接口。极度精通主流大模型( Claude 3.7/Opus 4.6 、GPT-5.4 、Gemini 2.5 Pro )
我们正在构建一款面向医疗行业的 AI 软件产品,专注于利用大模型和检索增强生成( RAG )技术,提升医疗数据处理与智能分析能力。如果你对大模型应用、RAG 架
关于我们 我们是一家专注于 AI 智能体( Agent )基础设施的创业公司,网站: https://aisa.one/ ,为智能体生态提供统一的 API 网关
东方命理 AI 出海团队招聘后端工程师 团队目前已 close 种子轮融资,垂类产品 Top1 ,Global 团队分布在北京杭州新加坡巴厘岛,支持 远程办公
公司简介 Atria 是一家基于人工智能的广告创意管理平台,致力于帮助营销人员更高效地创作高表现广告,从而提升 Meta 和 TikTok 等平台的广告投放效果
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查看更多大家好,我目前硕士在读 27 届,背景是数学 / 统计 / 数据建模方向,目前在香港读研,同时在高校研究组做 RA 。 最近在看实习、转正实习和校招全职机会,想
程序员找下家, 下面是我的 CV, 首先承认一点,该 CV 是 AI 根据我的以往的 cv 和最新工作经历生成的。 提示词如下: (defn add-the-experience-as-the-latest [experience]) (defn company-info [name desc] ;;The name is the compnay name ;; The desc is company description, 这个描述可能不太全面,你需要做的是将描述尽量做到全面和同其他的公司介绍方式保持一致 ) (defn job-position [position desc excellent-works-have-done] ;; positions may have multiple positions. ;; position 的描述可能过于口语化,如果是的话,你需要根据描述生成简介的职位名称 ;; desc 是在该职位所负责的项目的业务方面的描述,以及所用到的技术等 ;; excellent-works-have-done: 表示在该职位上所做出的优秀的工作成果,可以是项目,或者是技术改进等 ;; {}) (defn xzdd [] {:company-info (company-info "先智迭代" "该公司业务涉及面较光,我这边主要参数的项目是使用 RPA 技术以及 AI agent 对外提供 AI 客服相关服务") :job-positions (vector (job-position "nodeJs 后端开发工程师", "主要负责开发新需求以及主要负责人离职后服务器的维护和代码维护相关工作" "快速学习新框架 nestJs 相关技术,并在 3 天内投身研发新的需求") (job-position "AI agent 开发工程师", "主导 AI agent 相关功能的开发,使用 python 技术栈、langchain 、tecent/youtu-agent 开发面向瑜伽客户的 agent" "通过使用 Lisp 式的 Prompt engineering 方式,提升了 agent 的准确率和用户体验") (job-position "Android & RPA 开发工程师", "从 0 到 1 独自使用 Android & Kotlin
8 年后端工程基础( Go 、Python 、Rust ),从零到 1 做过分布式系统,近三年持续深度关注大模型与 Agent 体系发展。早期参与并深度实践多种
背景简单说: 做了 15 年,后 10 年专注 Data + AI 。先后在 淘宝( P7 ) 、 菜鸟 等干过,上一家是某跨境金融公司大数据负责人,带 30+
agent 、小程序,APP 跨端,网站,浏览器扩展。 具备完整前后端开发/部署能力,可从 0 到 1 独立开发 RAG 、Agent 、视觉项目。 熟练部署本地开源模型,熟练 OpenAI 、Anthropic 调用,自建聚合 API 转发。 技术栈: Web 全栈 Go - Gin 、Python - FastAPI / Flask / Django/任务队列/异步、PostgreSQL 、MongoDB 、Redis 、Vue3 、Uni-app 、TailwindCSS 、ElementUI 、Chrome 插件、Docker 、Nginx 、Git 、自搭梯子、Playwright 爬虫、熟悉常用公有云后台 大模型应用开发 LangChain 、Dify 、LLaMA-Factory 微调模型、vllm 、Ollama 推理部署、LightRAG 知识图谱 RAG 架构、prompt 调试、MCP 开发 深度学习 & 计算机视觉 PyTorch 、CUDA 、YOLOv5 、OpenCV 、Ray-Rllib 硬件 & 嵌入式 熟悉 Linux 编程、C++、ESP-IDF (ESP32) 、Arduino 、在嵌入式 linux 中跑模型。 比较杂,没办法要吃饭,低学历,31 岁,大专函授,我的主要技能还是 web 全栈上,最近一年的工作都是做 AI 相关的工作,所有技能全是自学,培训班都没报过,高中自己搭网站,最早从易语言开始会的编程,自认为学习能力还可以,抗压能力强。
资深后端架构师 & AI 工程化专家,拥有多年分布式系统架构设计与落地经验,熟悉从单体应用到云原生集群的技术演进。具备全栈视野,涵盖研发、产品、运维及大数据平台
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查看更多科技媒体招 AI 编程 / Agent 工具测评线上兼职作者,按篇结算 2k/篇 科技媒体长期招 AI 产品/模型测评作者,按篇合作。 主要方向包括: - AI 编程工具:Cursor 、Claude Code 、Codex 、GitHub Copilot 、Trae 、Qoder 等 - Coding Agent / Dev Agent:代码生成、代码修改、项目理解、Bug 修复、自动执行任务 - Agent 工作流:多智能体协作、MCP 、RAG 、自动化流程、工具调用 - 开源 AI 项目:GitHub 热门 AI 项目、本地部署工具、推理框架、Agent 框架 - 国产模型 / 开源模型:模型实测、API 调用、能力边界、性价比 - 图像 / 视频生成模型:生成质量、可控性、工作流适配、真实生产可用性 我们需要的不是软文,也不是官方资料整理,而是基于真实上手后的测评文章。 一篇合格的稿件至少要回答几个问题: 1. 这个产品/模型到底解决了什么问题? 2. 它在真实任务里表现如何? 3. 它强在哪里,弱在哪里? 4. 它和同类产品相比有什么差异? 5. 它适合什么场景,不适合什么场景? 6. 它现在距离真正可用还差什么? 7. 它背后反映了什么技术或产品趋势? 合作方式: - 按篇结算 - 单篇稿费 2000 元 - 选题可以自拟,也可以一起讨论 - 稿件会经过正常编辑沟通和修改 - 适合兼职/外部作者合作,不是全职岗位 对作者的要求: 1. 能真实上手产品,而不是整理官方资料或二手信息。 2. 能设计测试任务,测出产品能力边界,而不是照搬官方 Demo 。 3. 有基本技术理解力,能看懂文档、API 、README 、模型限制和 Benchmark 。
我是一名经验丰富的程序员,专注于以下领域: - 大模型开发:从训练到部署,支持多种领域的定制需求。 - AI Agent 构建:智能化自动代理系统设计与实现。
预计 mvp 版本 7-8 个界面,最好有大模型流式传输的经验,预算 1w 左右 13214207741 请备注前端开发
[远程/外包] 寻 WP 高阶全栈:重资产出海 B2B 独立站(纯净代码+Webhook+AI 流转) 一、 项目背景与业务逻辑 楼主是做重型工程机械(二手混凝
企业本地部署了大模型,以及 DIFY 社区版,需要做一些二次开发,比如 SSO 接入/权限管理等,个人/工作室/独立开发者都 OK 有意者联系 wechat m
我现在有一个需求,需要对审美在线,对 AIGC 熟悉的伙伴来帮我制作素材; 1 、文生图,素材案例 2 、文生视频,素材案例 3 、图生视频,素材案例 4 、图
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