Super Sparks-校招-企业智能系统研发工程师

任职要求

• 我们希望你
• - 来自计算机、软件工程、分布式系统、数据库或相关专业
• - 具备扎实的计算机基础，理解操作系统、网络、数据库和分布式系统
• - 至少熟练掌握 Python、Java、Go、Rust 中的一种
• - 能够独立设计并完成一个可运行的系统，而不只是调用已有框架
• - 对工程质量敏感，重视测试、可观测性、边界条件和失败恢复
• - 对 Agent、RAG、Ontology、数据库或检索系统中的至少一个方向有深入实践。
• 加分项包括：
• - 参与过数据库、搜索引擎、数据湖、图数据库、编译器或工作流系统建设
• - 熟悉 Spark、Flink、Trino、Iceberg、Doris、Neo4j、Elasticsearch 等系统
• - 熟悉 LangGraph、DeepAgents、Semantic Kernel、LlamaIndex 等框架，但不被框架限制
• - 有开源贡献、系统论文、程序设计竞赛或高质量个人项目。
• 我们能提供什么
• 真实而复杂的问题
• 你面对的不是公开数据集上的玩具任务，而是企业研发、供应链、制造、质量、财务和经营中的真实问题。
• 这些问题同时具备：
• - 数据规模大
• - 资产类型复杂
• - 权限约束严格
• - 业务口径真实
• - 错误成本高
• - 研究价值和工程价值并存。
• 从研究到生产的完整闭环
• 很多研究止步于离线指标，很多工程止步于功能上线。
• 在这里，你可以经历：
• 提出问题
• → 建立数据集与基线
• → 设计算法或系统
• → 进入生产场景
• → 收集 tracing 和 badcase
• → 验证真实业务价值
• → 继续迭代
• 足够大的个人责任边界
• 我们不希望优秀学生只承担边缘模块。
• 表现优秀的人可以直接负责：
• - 一项关键算法方向
• - 一个核心产品模块
• - 一条端到端技术链路
• - 一个跨领域研究课题
• - 一套公开 benchmark 或方法论。
• 研究与公开成果机会
• 在满足企业安全和数据合规的前提下，我们支持将有普遍价值的问题沉淀为：
• - 学术论文
• - 技术专利
• - 公开 benchmark
• - 开源框架或工具
• - 高质量技术报告
• - 行业标准和方法论。
• 我们不会为了论文而制造问题，但也不会让真正有研究价值的问题只停留在内部项目中。
• 我们寻找什么样的人
• 我们不只寻找履历最整齐的人。
• 我们更看重：
• - 是否能面对没有标准答案的问题
• - 是否能快速进入陌生领域
• - 是否有独立判断和研究品味
• - 是否能把抽象想法变成可验证的系统
• - 是否愿意对最终结果负责
• - 是否既追求技术先进性，也理解真实业务约束。
• AGI 超星计划不是为了招募更多执行者，而是寻找未来能够定义产品、定义系统、定义算法方向的人。

岗位描述