上海蔚来汽车有限公司招聘实习-AI平台软件研发工程师
招聘职位：
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关于NIOSkyworks
NIOSkyworks是蔚来汽车的企业AI平台，致力于构建从基础能力到终端应用的完整AI技术栈。我们的产品矩阵包括：
-ModelSight:MaaS模型平台，支持多模型接入和推理优化DataSight:OneLake大数据平台，包含AgenticBI和语义层
-KnowledgeSight:统一知识平台，整合Ontology、知识图谱、向量检索
-AgentSight:Agent搭建平台，支持零/低/高代码开发
-AgentsMarket/SkillHub/McpHub:企业能力市场化生态
-NIOChat/NIOClaw:企业级SuperAgent应用我们目标是成为企业AI操作系统，让每个员工都拥有AI超能力。岗位职责
1.核心平台开发(50%)
-参与AgentSight、KnowledgeSight、DataSight、ModelSight等核心产品的后端开发
-开发Agent编排引擎，支持零/低/高代码的Agent搭建
-开发Ontology建模工具和统一语义层，实现知识和数据的融合
-开发联邦查询引擎，支持跨数据源（结构化数据、知识图谱、向量库）的统一查询
-参与AgentsMarket/SkillHub的开发，构建企业能力市场化生态
2.系统架构与优化(25%)
-参与微服务架构设计，保证系统的高可用和高性能
-优化大规模知识图谱的查询性能（支持2300+节点，45000+边）
-开发分布式任务调度系统，支持Agent的并发执行
-参与系统监控和可观测性建设（Langfuse集成）
3.技术创新与研究(15%)
-跟踪AIAgent、知识图谱、语义层等前沿技术
-参与技术预研，探索新技术在Skyworks中的应用
-参与开源社区，贡献代码和最佳实践
4.协作与文档(10%)
-与产品、算法、前端团队协作，推动功能落地
-编写技术文档和API文档
-参与CodeReview，保证代码质量
职位要求
基础要求：
-2027届本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业
-扎实的编程基础，熟练掌握Python或Java/Go中的至少一种
-熟悉常用数据结构和算法，有良好的代码规范
-了解数据库（MySQL/PostgreSQL）和缓存（Redis）的基本使用
-了解RESTfulAPI设计和微服务架构
-实习期每周至少4天，可连续实习6个月及以上
加分项：
-熟悉LangChain、LlamaIndex等AIAgent框架
-了解知识图谱（Neo4j/JanusGraph）或向量数据库（Milvus/Qdrant）
-有分布式系统、消息队列（Kafka/RabbitMQ）的使用经验
-熟悉Docker、Kubernetes等容器技术
-有开源项目贡献或技术博客
-参加过ACM/ICPC、Kaggle等竞赛
技术栈（不要求全部掌握，但需要快速学习）:
-后端：Python(FastAPI/Django)/Java(SpringBoot)/Go
-数据库：PostgreSQL,MySQL,Redis
-图数据库：Neo4j,JanusGraph
-向量数据库：Milvus,Qdrant,Weaviate
-消息队列：Kafka,RabbitMQ
-容器化：Docker,Kubernetes
-AI框架：LangChain,LlamaIndex,LangGraph
-监控：Prometheus,Grafana,Langfuse
我们看重的特质：
-技术热情：对新技术保持好奇，愿意深入研究
-工程能力：不仅能写代码，更能写出高质量、可维护的代码
-系统思维：能够从架构层面思考问题
-快速学习：能够快速掌握新技术和业务领域
-团队协作：良好的沟通能力，愿意分享和帮助他人
你将获得
技术成长：
-参与构建企业级AI平台的完整技术栈
-深入学习Agent编排、知识图谱、语义层等前沿技术
-接触大规模分布式系统的设计和优化
-与顶尖工程师和架构师深度协作
项目经历：
-负责核心模块的开发和优化（可写入简历的亮点项目）
-参与从需求到上线的完整开发流程
-代码将服务于数千名NIO员工
转正机会：
-表现优秀者可获得校招绿色通道
-提前锁定NIOAI平台核心研发岗位
-成为企业AI领域的技术专家
工作场景示例
场景1:开发Agent编排引擎
-设计Agent的执行流程（任务分解、并行执行、结果聚合）
-实现Agent对多种知识源的挂载和查询
-开发Agent的可视化配置界面的后端API
-优化Agent的执行性能，支持高并发
场景2:开发统一语义层
-设计Ontology的存储结构和查询接口
-实现Ontology到物理数据源的映射引擎
-开发联邦查询引擎，支持跨数据源的统一查询
-实现Ontology的版本管理和影响分析
场景3:优化知识图谱查询性能
-分析供应链知识图谱的查询瓶颈
-设计图索引和缓存策略
-优化Cypher查询语句
-实现查询结果的分页和流式返回
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