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上海泾溪投资管理合伙企业

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公司介绍
上海泾溪投资管理合伙企业(有限合伙)于2015年1月在上海成立,是一家证券私募基金(中基协备案号:P1009376),为中基协会员单位,具备投顾资质,公司目前管理规模近20亿元。 成立以来,公司完整地穿越了牛熊市,总体风格稳健,基金业绩在行业内一直位居前列,同时登榜2022年及三年期中国百强私募公司榜单(私募排排网)、荣获2022年度最佳私募管理人奖项(证券之星,20-50亿规模类)。公司以绝对收益为目标,追求长期复合收益,力争成长为资本管理行业的长跑胜利者。
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天津扶瑶文化品牌主理人
西贝客流回升,工作日就餐需排队半小时 10月27日,上海市中心一家西贝莜面村,等候区坐着大量取号的顾客,餐厅内座无虚席。现场工作人员告诉记者,现在排队需要等待30分钟左右。此外,记者于午餐时段致电全国多地门店获悉,大部分门店均表示需要等位15至30分钟。 西贝近期的客流回升,与其积极的补贴策略密切相关。真金白银的补贴,有效提升了用户黏性。现场有顾客实际消费金额205元,但在使用代金券后实际仅支付5元。(蓝鲸新闻)
职位
AI Agent开发工程师25k-30k · 13薪
上海本科及以上1-3年
绩效奖金
(1) 具备全栈应用开发的能力,熟悉至少一套主流全栈技术栈: 前端:Vue/React + TS + 工程化构建 后端:Node.js/Python/Golang/Java任一主流框架+数据库/中间件 (2) 具备深度使用AI工具(Claude/Cursor/Codex/OpenCode 等)经验,包括但不限于使用AI进行需求分析、产品设计、架构设计、系统开发、系统测试、性能优化,并能总结基于AI的最佳实践,沉淀可复用的Skill,工具链,研发流程从而显著提升研发效能。 (3) 有实际AI全栈项目落地经验(面试时请介绍展示),熟悉Prompt优化、模型调用、AI工作流搭建与应用,熟悉RAG、GraphRAG、Tool Use等技术。 (4) 全日制本科及以上学历,持有985计算机或软件工程相关专业的本科或硕士学位; (5) 具备扎实的计算机专业基础知识,具备较强的自我驱动力与问题分析解决能力。 加分项: (1) 有知识图谱相关落地应用开发经验或图数据库使用经验优先。 (2) 了解AI模型和算法,包括传统机器学习模型、深度学习算法、图神经网络。 (3) 有爬虫开发或逆向分析的经验优先。 (4) 本地部署过或微调过LLM模型优先。
AI应用开发工程师25k-30k · 13薪
上海本科及以上3-5年图数据库AI大模型
金融agent、前沿技术
职位介绍: (1) 具备全栈应用开发的能力,熟悉至少一套主流全栈技术栈: 前端:Vue/React + TS + 工程化构建 后端:Node.js/Python/Golang/Java任一主流框架+数据库/中间件 (2) 具备深度使用AI工具(Claude/Cursor/Codex/OpenCode 等)经验,包括但不限于使用AI进行需求分析、产品设计、架构设计、系统开发、系统测试、性能优化,并能总结基于AI的最佳实践,沉淀可复用的Skill,工具链,研发流程从而显著提升研发效能 (3) 有实际AI全栈项目落地经验(面试时请介绍展示),熟悉Prompt优化、模型调用、AI工作流搭建与应用,熟悉RAG、GraphRAG、Tool Use等技术 (4) 全日制本科及以上学历,持有985计算机或软件工程相关专业的本科或硕士学位 (5) 具备扎实的计算机专业基础知识,具备较强的自我驱动力与问题分析解决能力
知识图谱工程师25k-30k · 13薪
上海本科及以上1-3年知识图谱
绩效奖金
(1) 具备全栈应用开发的能力,熟悉至少一套主流全栈技术栈: 前端:Vue/React + TS + 工程化构建 后端:Node.js/Python/Golang/Java任一主流框架+数据库/中间件 (2) 具备深度使用AI工具(Claude/Cursor/Codex/OpenCode 等)经验,包括但不限于使用AI进行需求分析、产品设计、架构设计、系统开发、系统测试、性能优化,并能总结基于AI的最佳实践,沉淀可复用的Skill,工具链,研发流程从而显著提升研发效能。 (3) 有实际AI全栈项目落地经验(面试时请介绍展示),熟悉Prompt优化、模型调用、AI工作流搭建与应用,熟悉RAG、GraphRAG、Tool Use等技术。 (4) 全日制本科及以上学历,持有985计算机或软件工程相关专业的本科或硕士学位; (5) 具备扎实的计算机专业基础知识,具备较强的自我驱动力与问题分析解决能力。 加分项: (1) 有知识图谱相关落地应用开发经验或图数据库使用经验优先。 (2) 了解AI模型和算法,包括传统机器学习模型、深度学习算法、图神经网络。 (3) 有爬虫开发或逆向分析的经验优先。 (4) 本地部署过或微调过LLM模型优先。