【日常实习】AI Agent 系统平台工程师

【日常实习】AI Agent 系统平台工程师上海、深圳、杭州实习研发日常实习职位描述岗位使命 作为系统平台工程师，你将深度参与支撑AI Agent全生命周期的核心运行时系统与开发框架平台的研发工作。你将在资深系统工程师的指导下，接触并实践高性能Agent Runtime引擎、工具调用框架、可观测性体系等工程化前沿课题，在真实的大规模分布式系统环境中磨砺系统设计与工程实现能力，获得高速成长。 核心职责 1. Agent运行时模块开发与调试 协助开发Agent Runtime的核心功能模块，包括生命周期管理、上下文窗口管理、任务状态持久化等基础能力，参与模块单元测试、集成测试与线上Bug排查修复。 2. 工具链与插件框架建设参与 在导师指导下，参与Tool/Plugin注册与调用框架的功能迭代，协助完善动态工具发现机制、权限控制逻辑及沙箱隔离执行方案，负责相关模块的文档撰写与测试用例补充。 3. Agent编排与工作流支撑 协助基于LangGraph/AutoGen等框架完善Agent编排引擎的局部功能，参与多智能体协作调度流程的调试与优化，支撑工作流DAG定义与动态任务路由逻辑的工程实现。 4. 可观测性体系建设协助 参与Agent全链路可观测性基础设施的建设，协助接入Tracing/Logging/Metrics采集管线，协助开发Agent执行轨迹的可视化分析工具，支撑系统稳定性监控需求。 5. 技术调研与工程支撑 持续跟踪Agent基础设施、MCP/A2A协议、云原生编排等领域的最新进展，输出有实质内容的技术调研报告，为团队架构演进提供参考输入。职位要求基础技术能力 1. 熟练掌握至少一门编程语言（Python/Go/Java均可），代码风格规范，具备独立完成功能模块开发的能力 2. 了解分布式系统基本概念（如消息队列、服务调用、状态管理等），有相关课程学习或项目实践经验 3. 了解Docker/Kubernetes基本使用，能够在容器化环境中部署和调试服务 4. 了解大语言模型基本原理及主流API调用方式，有Agent框架（LangChain/LangGraph/AutoGen等）的基础使用经验者优先 学业与时间要求 1. 在读本科（大三及以上）或硕士研究生，计算机、软件工程、信息工程等相关专业 2. 每周可保证 至少4天 稳定工作，实习周期 3个月以上 3. 具备良好的自驱力与文档习惯，能独立拆解任务并按时交付 加分项 1. 有Kafka/Flink/Spark/Ray等大数据或流计算系统的学习或使用经验 2. 有AI Coding工具（Cursor/Claude Code/Copilot等）的实际工程使用习惯 3. 有开源项目贡献记录或活跃的GitHub主页 4. 对系统性能优化、高并发架构设计有浓厚兴趣投递