Job Description

【暑期实习】AI Agent 系统平台工程师上海、深圳、杭州实习研发27届暑期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. 专题课题独立攻关
认领一个与Agent运行时或平台框架强相关的工程专题课题（如：Agent长程任务断点恢复机制设计与实现、基于LangGraph的多智能体编排引擎性能优化、Tool调用安全沙箱隔离方案原型验证、Agent全链路Tracing可观测性体系建设等），在导师指导下完成端到端的方案设计与工程实现。
2. 核心平台能力建设参与
深度参与Agent Runtime或开发框架的关键模块研发，包括但不限于：状态持久化存储、Token预算管理策略、上下文压缩算法、工具调用链路优化、Agent执行轨迹分析等，产出可集成上线或可复用的代码成果。
3. 系统性能评估与基准测试
设计合理的基准测试方案，建立延迟、吞吐量、资源利用率、可靠性等量化评估指标，对所负责模块进行系统性性能验证与瓶颈分析，输出完整的性能报告与优化建议。
4. 开发者体验与SDK建设
参与Agent SDK/CLI/API的模块化封装工作，协助完善开发者文档与最佳实践规范，从开发者视角提出并落地提升框架易用性的具体改进方案。
5. 前沿技术探索与创新输出
结合课题方向，主动调研MCP/A2A协议标准化、云原生Agent调度、Agent评估体系（SWE-Bench/TAU-Bench等）等最新进展，提出具有创新性的工程方案，鼓励在实习期间产出技术分享、开源贡献或论文/专利思路。职位要求基础技术能力：
1. 熟练掌握至少一种系统级语言（Go/Java/Rust之一）或Python，具备扎实的编程功底与独立完成完整项目的工程能力
2. 理解分布式系统核心概念（分布式一致性、消息队列、状态管理、高可用架构等），有相关系统（Kafka/Flink/Spark/Ray/Redis等）的实际使用或开发经验
3. 熟悉Docker/Kubernetes基本原理与操作，有微服务或云原生环境下的系统部署与调试经验
4. 了解至少一种主流AI Agent框架（LangGraph/AutoGen/LangChain/Strands等）的设计理念，理解工具调用、工作流编排、记忆管理等核心机制
5. 了解大语言模型推理服务基本原理，有RAG系统或向量数据库使用经验者优先
学业与时间要求：
1. 在读本科（大三及以上）、硕士或博士研究生，计算机、软件工程、信息工程等相关专业
2. 可连续全职实习 3个月以上，保证每周出勤4天以上
综合素质
1. 对构建高可靠、可扩展的Agent基础设施平台充满热情，有强烈的工程质量意识与结果导向
2. 具备出色的跨团队沟通能力，能与AI算法工程师、平台工程师和业务团队高效协作
3. 有良好的技术文档写作能力，能清晰表达系统设计思路、接口规范与实验结论
4. 能快速适应AI Agent领域的高速技术迭代，对将分布式系统经验迁移至Agent基础设施这一全新领域充满探索欲
加分项
1. 有从0到1设计并实现某一分布式系统组件、Agent框架模块或平台基础设施的完整经历
2. 熟悉Agent评估体系（SWE-Bench/TAU-Bench等），有自动化评测集构建或基准测试经验
3. 有AI Coding工具（Claude Code/Cursor/Codex CLI等）的深度工程使用经验，具备AI辅助开发的工程化思维
4. 在开源社区有高质量项目贡献（尤其是Agent框架、分布式系统或大数据领域）
5. 了解GPU集群管理或模型推理优化（vLLM/TensorRT等）的基本原理
6. 熟悉多语言技术栈（Go + Python为佳），有跨语言异构系统的设计或集成经验
7. 在ACM-ICPC/系统类竞赛中获奖，或在OSDI/SOSP/ATC/EuroSys等系统顶会发表过相关论文 投递