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IDVX Lab(Intelligent Big Data Visualization Lab)为同济大学智能设计创新实验室,聚焦“智能+设计”交叉前沿,致力于大数据驱动的信息可视化与交互设计、多模态 AI 与 Agent 技术在设计流程中的深度赋能,以及面向真实场景的实用化、系统级智能工具研发。本次招募的实习生将参与构建能够根据用户需求自主完成布局、信息视觉呈现、代码生成、运行验证与迭代修改的多 Agent 智能设计系统。
智能信息设计—Agent系统研发实习生
所属单位:同济大学设计创意学院 · IDVX Lab(同济大学智能设计创新实验室)
研发并构建一套能够根据用户需求,自主完成以下全流程的多 Agent 智能设计系统:
页面/信息布局生成
信息视觉呈现(可视化设计)
前端代码自动生成
运行验证与迭代修改
实习生将深度参与以下核心模块开发与探索:
Agent 工作流编排与协同机制
工具调用(Tool Calling / Function Calling)
上下文管理(Context Management)、Prompt/System 设计、Agent Memory
代码执行、文件系统操作、终端工具集成
浏览器自动化、网页运行与测试(含 Sandbox / Docker 环境)
错误恢复、多轮任务执行与长程网页开发稳定性优化
目标:推动 Agentic Coding 在智能信息设计场景中的落地,探索新型人机协作范式。
计算机、软件工程、人工智能、人机交互、设计计算等相关专业背景优先
具备扎实编程能力,熟练掌握 TypeScript / JavaScript 和 Python
熟悉现代 Web 开发技术栈,包括 React、Next.js、Node.js
有 LLM Agent / Agent Harness 开发经验,熟悉 PI Harness 者优先
理解 Agent 的任务规划、工具调用、执行反馈闭环机制
有代码生成(Coding Agent)、自动化开发工具、复杂 Agent Workflow 项目经验
熟悉浏览器自动化(如 Puppeteer / Playwright)、网页测试与沙箱环境(Docker/Sandbox)
能独立阅读源码、定位问题,并完成较完整系统模块开发
对 AIGC、智能开发工具、Agentic Coding 及新型人机协作方式有强烈兴趣
热爱科研与工程实践,责任心强,可长期稳定投入(建议实习 ≥3 个月,每周 ≥4 天)
工作地点:线上实习(支持远程)
所属单位:同济大学设计创意学院 · IDVX Lab
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
IDVX Lab(Intelligent Big Data Visualization Lab)
同济大学智能设计创新实验室,聚焦“智能+设计”交叉前沿,致力于:
大数据驱动的信息可视化与交互设计
多模态 AI 与 Agent 技术在设计流程中的深度赋能
面向真实场景的实用化、系统级智能工具研发
科研实践机会
导师指导
项目成果署名
推荐信支持
学术交流资源
研发并构建能够根据用户需求自主完成布局、信息视觉呈现、代码生成、运行验证与迭代修改的多 Agent 智能设计系统,参与 Agent 工作流、工具调用、代码生成与执行、上下文管理、运行环境及自动反馈机制等模块开发。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
投递邮件标题需为“智能信息设计实习+姓名+专业+学校”,格式不符可能影响筛选,请务必核对后再发送。
需附个人简历(PDF)、GitHub 主页链接或代表性代码项目/作品集、过往项目总结,以及可到岗时间、每周可投入天数、预计实习时长,缺项会降低通过率。
该岗位聚焦多 Agent 智能设计系统与 Agentic Coding,建议在项目总结中重点介绍 Agent / LLM 应用、前端系统、AIGC 工具或智能开发相关项目,并说明可长期稳定投入(建议 ≥3 个月、每周 ≥4 天)。
该岗位为线上实习,支持远程,工作地点标注为“线上”。所属单位为同济大学设计创意学院 · IDVX Lab。因此异地同学也可以投递,但需要具备较强的自我管理与远程协作能力。建议在投递材料中说明自己的可到岗时间与每周可投入天数,便于实验室评估远程协作安排。
需要附上个人简历(PDF)、GitHub 主页链接或代表性代码项目/作品集、过往项目总结,以及可到岗时间、每周可投入天数、预计实习时长。邮件标题需按“智能信息设计实习+姓名+专业+学校”格式填写。项目总结中尤其欢迎介绍 Agent / LLM 应用、前端系统、AIGC 工具、智能开发相关项目。材料不完整可能影响筛选,建议一次性准备齐全后再投递。
基础要求包括:计算机、软件工程、人工智能、人机交互、设计计算等相关专业背景优先;具备扎实编程能力,熟练掌握 TypeScript / JavaScript 和 Python;熟悉 React、Next.js、Node.js 等现代 Web 开发技术栈。加分项包括 LLM Agent / Agent Harness 开发经验、PI Harness 使用经验、Function Calling / Tool Calling、代码生成、浏览器自动化、Docker / Sandbox 环境等。建议对照要求梳理自己的项目经历,突出与 Agent 系统研发最相关的部分。
原文建议实习 ≥3 个月、每周 ≥4 天,并明确“能够长期参与项目者优先”。这是因为岗位涉及多 Agent 智能设计系统的模块开发与长程任务稳定性优化,需要持续投入才能形成有效产出。投递时需在材料中写明可到岗时间、每周可投入天数与预计实习时长。如果无法满足较长周期,建议谨慎评估匹配度。
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