一、AI lab- Agent开发工程师（引力计划）

岗位职责：

1. 参与MultiAgent架构设计和落地，探索上下文工程优秀实践
2. 参与Agent记忆系统的设计和落地，持续推动解决复杂技术难题
3. 通过技术方案的制定和优化，持续推动优秀实践落地，提升业务效果

任职要求：

1. 本科及以上学历，具备计算机科学、人工智能或相关专业背景
2. 2年以上软件工程经验，1年以上AI Agent 系统研发经验，精通Python；
3. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案，包含Prompt Engineering，Function Calling，RAG，长短期记忆等
4. 具备批判性思维，能将复杂问题转化为简洁、高效的实现方案，热爱技术，拥抱开源
5. 加分项：参与过企业级Agent平台设计和实现；有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验；有金融、电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先

二、AI infra 工程师/技术专家/首席架构师-推理方向

岗位职责：

1. 设计和构建高效的AI基础设施平台，支持大语言模型的推理和承载，支持多模态模型的承载。
2. 深入优化平台的性能和硬件资源使用效率，优化AI模型的存储和计算资源利用，包括GPU/TPU、内存、带宽、存储等，提升系统的可靠性、性能和扩展性。
3. 与其他团队密切合作，提供训练和推理基础设施的技术支持和优化方案。

岗位要求：

1. 计算机科学、软件工程或相关专业，本科及以上学历，硕士或以上学历优先。
2. 3年以上基础设施架构设计或分布式系统开发经验，熟悉AI和机器学习应用的基础设施需求。
3. 精通Kubernetes、Docker、Hadoop、Spark等分布式系统技术，具备大规模计算集群的部署和运维经验。具备云计算平台（如AWS、阿里云等）上的资源管理和部署经验，熟悉Terraform、Ansible等基础设施自动化工具。熟悉CI/CD流程，具有MLOps经验，掌握模型的持续集成与部署（如Kubeflow、MLflow）。
4. 有GPU/TPU加速集群的构建和优化经验，了解NVIDIA CUDA、TensorRT、vllm等深度学习推理优化工具。优秀的性能调优技能，能够分析并解决分布式环境中的性能瓶颈，熟悉GPTCache、KVCache等。
5. 熟悉大规模训练和推理下的运维和排障方式，具备AI基础设施可观测性设计能力和故障定位能力。
6. 出色的沟通能力，善于跨团队协作，具有支持多团队AI项目的经验。

加分项：

1. 有参与建设和优化大规模AI推理平台的经验。
2. 熟悉ONNX Runtime、TensorFlow Serving等模型服务化技术。
3. 在开源项目或社区贡献过代码或有AI基础设施架构相关技术博客和论文者优先。
   
   
   

三、存储首席架构师

1. 架构规划与落地：主导深信服新一代分布式存储产品架构设计与迭代，聚焦文件存储、全闪存储（All Flash）、AI存储三大核心方向，持续优化文件存储架构（如高并发、百亿级小文件处理、跨场景适配），确保产品在文件存储核心场景，AI训练/推理、云原生、HCI、大数据、智算中心等场景下的长期技术竞争力，支撑EB级存储规模与微秒级延迟需求。
2. 存储技术突破：负责存储领域技术战略制定与落地，重点攻坚文件存储核心技术（如自研文件系统优化、高并发读写、跨区域共享、数据分级管理）、全闪存储高性能优化（如PCIe 5.0、NVMe-oF、SSD硬件协同优化）、AI存储核心技术（SPDK全用户态存储栈、端到端零拷贝、RDMA直达GPU显存、S3 Express目录桶语义），构建具有行业领先性的关键技术壁垒，定义AI时代存储性能标准，解决GPU“饥饿”问题，提升GPU算力利用率，同时强化文件存储在行业场景的差异化竞争力。
3. 产品竞争力与生态构建：牵头打造文件存储、全闪存储、AI存储相关高级数据服务（如智能数据分层、AI硬盘故障预测、防勒索内生安全、全局统一数据视图、文件生命周期管理），建立长期产品竞争力；联动芯片、硬件厂商（如英特尔）开展软硬件协同优化，推动存储产品与AI框架（PyTorch/TensorFlow）、容器平台、信创体系的深度兼容，完善文件存储与行业场景（医疗、测绘、政企）的适配生态，提升文件存储规模化落地能力。
4. 研发效率与质量管控：通过架构优化（如模块化、标准化设计），提升多团队并行开发效率，建立架构评审、技术复盘机制，把控产品研发全流程质量，降低技术风险；推动存储架构与AI Coding、低代码AI应用平台的协同，提升研发效能，支撑产品快速迭代。
5. 业务协同与技术赋能：深度对接各BG业务部门，以技术驱动视角，结合文件存储、全闪、AI存储技术趋势，为业务规划、行业解决方案设计（如医疗影像、智算中心、政企信创、测绘遥感）提供核心技术支撑；联动销售、售前团队，输出架构级解决方案，重点助力文件存储、高端全闪、AI存储产品的市场突破与规模化落地，巩固文件存储市场份额。
6. 技术前瞻与团队引领：跟踪全球存储技术前沿（如文件存储架构创新、全闪架构升级、AI与存储深度融合、信创存储自主化），预判技术发展趋势，布局前瞻性技术研究；引领存储架构团队成长，培养核心技术人才，搭建高水平架构团队，推动技术创新文化建设，重点强化文件存储与全闪、AI存储的融合创新能力。

四、产品规划（高端/领军）

寻访要求：产品经理高端岗位，多个方向多个需求(infra 算力、托管云、安全产品），负责相关产品的整体规划、业务运营及商业化推进。 画像：有研发经验，对产品开发有深刻理解；有产品规划的深刻认知和能力，有产品端到端的能力0-1,1-1n；

岗位职责：

1. 负责市场洞察（客户/技术/政策/行业），制定业务战略规划；
2. 协同规划团队和研发团队进行战略解码，拆解产品规划并制定Roadmap；
3. 帮助规划团队（含产品管理和交付团队）输出场景解决方案、上市资料、交付标准化；
4. 助力运营团队制定产品的市场推广策略，向市场体系和渠道赋能，主动跟进市场和客户反馈，闭环战略和产品规划。

五、AI lab- AI算法方向博士/专家

岗位职责：

1. 负责大语言模型LLM后训练阶段的核心算法研发与模型迭代，包括但不限于SFT、Reward Model训练以及强化学习DPO，GRPO，GSPO，Agentic RL等，持续提升模型作为Agent大脑的逻辑推理能力、指令遵循能力。
2. 负责基于大模型的智能体架构设计与开发，探索多智能体协同机制、复杂任务拆解规划以及工具调用（Tool-use）能力。
3. 构建并优化Agent系统的自我进化与自我演化机制，持续提升Agent在实际业务中的自主决策、工作流执行与闭环优化能力。

5、针对业务场景痛点进行模型与智能体调优，探索并解决模型幻觉问题，攻坚长上下文，复杂场景下的多轮对话策略与记忆机制优化。

6、负责后训练与Agent数据流水线的设计，探索高质量合成数据的生成、清洗与策略迭代，从数据层面驱动模型与Agent能力上限。

7、跟踪业界最前沿的大模型后训练、强化学习及Agentic系统技术发展，推动新技术在实际业务场景中的落地与验证。岗位要求：

1. 计算机科学、人工智能、数学或相关专业毕业，本科及以上学历（硕士或博士优先）。
2. 具备扎实的机器学习、自然语言处理或强化学习理论基础，对Transformer架构及主流开源大语言模型有深入的理解。
3. 熟练掌握主流的后训练技术原理与实践，有丰富的SFT调优经验，并在偏好对齐（DPO/RLHF等）方向有实际落地经验。
4. 深入理解AI Agent的技术原理与设计模式，熟悉Agent的核心组件（如规划机制、Memory记忆机制、环境交互等），熟悉主流Agent开发框架与开源生态（如OpenClaw、LangChain等）。
5. 具备大规模分布式训练实践经验，熟悉FSDP、DeepSpeed或Megatron-LM等分布式加速技术。
6. 具有较好的团队协作能力、优秀的逻辑分析能力，能够独立拆解并解决复杂的算法与Agent工程问题。
7. 有LLM后训练、强化学习、智能体（Agent）或计算机视觉等人工智能方向相关顶级会议（如ACL、NeurIPS、ICLR、CVPR等）论文发表者优先。

六、存储领域首席架构师/领军专家

寻访要求：职责：存储产业首席架构师，分布式存储领域系统架构和竞争力负责人。 要求：较为领先的技术和架构经验（最好来自华为、阿里、腾讯、dell EMC等），过往涉及过多个存储技术领域的架构设计。

1. 架构规划与落地：主导深信服新一代分布式存储产品架构设计与迭代，聚焦文件存储、全闪存储（All Flash）、AI存储三大核心方向，持续优化文件存储架构（如高并发、百亿级小文件处理、跨场景适配），确保产品在文件存储核心场景，AI训练/推理、云原生、HCI、大数据、智算中心等场景下的长期技术竞争力，支撑EB级存储规模与微秒级延迟需求。
2. 存储技术突破：负责存储领域技术战略制定与落地，重点攻坚文件存储核心技术（如自研文件系统优化、高并发读写、跨区域共享、数据分级管理）、全闪存储高性能优化（如PCIe 5.0、NVMe-oF、SSD硬件协同优化）、AI存储核心技术（SPDK全用户态存储栈、端到端零拷贝、RDMA直达GPU显存、S3 Express目录桶语义），构建具有行业领先性的关键技术壁垒，定义AI时代存储性能标准，解决GPU“饥饿”问题，提升GPU算力利用率，同时强化文件存储在行业场景的差异化竞争力。
3. 产品竞争力与生态构建：牵头打造文件存储、全闪存储、AI存储相关高级数据服务（如智能数据分层、AI硬盘故障预测、防勒索内生安全、全局统一数据视图、文件生命周期管理），建立长期产品竞争力；联动芯片、硬件厂商（如英特尔）开展软硬件协同优化，推动存储产品与AI框架（PyTorch/TensorFlow）、容器平台、信创体系的深度兼容，完善文件存储与行业场景（医疗、测绘、政企）的适配生态，提升文件存储规模化落地能力。
4. 研发效率与质量管控：通过架构优化（如模块化、标准化设计），提升多团队并行开发效率，建立架构评审、技术复盘机制，把控产品研发全流程质量，降低技术风险；推动存储架构与AI Coding、低代码AI应用平台的协同，提升研发效能，支撑产品快速迭代。
5. 业务协同与技术赋能：深度对接各BG业务部门，以技术驱动视角，结合文件存储、全闪、AI存储技术趋势，为业务规划、行业解决方案设计（如医疗影像、智算中心、政企信创、测绘遥感）提供核心技术支撑；联动销售、售前团队，输出架构级解决方案，重点助力文件存储、高端全闪、AI存储产品的市场突破与规模化落地，巩固文件存储市场份额。
6. 技术前瞻与团队引领：跟踪全球存储技术前沿（如文件存储架构创新、全闪架构升级、AI与存储深度融合、信创存储自主化），预判技术发展趋势，布局前瞻性技术研究；引领存储架构团队成长，培养核心技术人才，搭建高水平架构团队，推动技术创新文化建设，重点强化文件存储与全闪、AI存储的融合创新能力。

七、Coding Agent

寻访要求：1.搞coding业务的 2.擅长agent或算法或训练的都拿过来看看 3，学历背景好点的 不用太长的工作经验 通俗来说 1.业务对口 2.基本原理理解清晰的 3.人聪明

八、AI 威胁情报高级专家

【岗位职责】

1. 持续洞察国内外AI与威胁情报前沿技术，制定未来3-5年AI-Native情报能力中台的技术发展路线图，探索情报生产、分析与分发的新范式。
2. 引入大模型、图关联等前沿AI算法，深度结合安全底层机理，大幅提升威胁检测的准确率，将误报率降至行业极低水平。
3. 基于海量数据深度挖掘高级威胁模式与关联关系，构建AI-情报生产数据飞轮，驱动AI模型的训练与迭代，以此孵化具有独特价值的新型情报检测引擎。
4. 建立行业领先的情报评测指标体系，构建端到端的技术反馈闭环，精准追溯能力短板，驱动内部技术架构进行系统性改进。

【任职要求】

1. 基础背景：5年以上网络安全行业研发/架构经验，其中至少 3年以上“AI+安全”或核心检测引擎方向主导经验。

2. 安全能力：熟悉网络攻防底层机理，熟悉各类恶意文件行为特征、APT攻击追踪溯源、网络流量分析。

3. AI能力：具备AI算法功底，熟练掌握异常检测、分类、聚类等经典安全算法应用。

理解 LLM，具备其在情报生产领域的实战经验，熟悉微调（SFT）、RAG机制或安全垂直领域 Agent 的开发与落地。

4. 工程能力：具备海量数据语料的清洗、治理与挖掘实战经验，熟悉 Hadoop, Spark, Flink, Kafka 等大数据中间件。

九、流程负责人/团队主管

寻访要求：流程团队主管，带6-8位专家负责整个公司流程。 必备项目：有IPD的实践落地经验（了解其他各类流程）；有流程成功导向业务价值经验；年龄45岁以内；综合素质没有明显bug。有科技行业背景，对软件行业，有了解。 加分项：在软件行业有工作经验。

具备MaaS平台设计经验的开发经验，负责大模型服务化架构的核心设计与工程化实现，支撑高并发、低延迟的模型推理服务平台建设。

核心职责

1、设计并优化MaaS服务架构，支持多模型、异构算力的灵活调度与路由策略

2、构建组件解耦的服务体系，提升系统可扩展性与容错能力

3、参与API网关、AI网关、模型管理层等核心模块的工程化设计与实现

4、推动推理加速、显存优化等性能优化方案落地

必要条件

1、3年+后端/基础设施开发经验，至少1年MaaS/模型服务平台设计经验

2、深入理解分布式架构，熟悉微服务、服务治理、负载均衡等核心概念

3、工程化设计能力强，能快速将架构方案转化为高质量可实现的系统设计

4、精通一门编程语言（Go/Rust/Python），具备大规模系统开发经验

5、算力调度经验加分：GPU资源管理、容器编排、弹性伸缩等

加分项

1、有大模型推理引擎、深度学习框架相关经验

2、参与过开源AI基础设施项目

3、对MoE模型、动态路由有深入理解