AI全栈工程师（北京）

岗位职责
一、AI 应用端到端交付
1、负责 AI 应用全流程工程落地，涵盖系统架构设计、前后端开发、部署与持续迭代。
2、熟练应用 AI 辅助开发工具与自动化流程，确保高质量且高效率的项目交付。

二、Agent 系统架构与开发
1、设计并实现复杂的单/多 Agent 系统，优化任务拆解（Task Planning）、工具调用（Tool Use）与上下文/记忆管理（Memory Management）。
2、针对生产环境要求，持续优化大模型调用的稳定性、响应时延及输出准确率。

三、评估测试与闭环工程 (Harness & Loop Engineering)
1、Harness 构建：设计并搭建面向 Agent 系统与 LLM 的自动化测试评估框架（Evaluation Harness），完善边界情况处理与鲁棒性验证。
2、Loop Engineering 实践：建立基于生产数据、用户反馈与系统性能监控的闭环迭代机制，通过定量指标驱动 Agent 决策策略的演进。

四、产品设计与交互落地
深刻理解业务场景与用户需求，具备良好的产品逻辑与交互敏感度，确保技术方案与实际应用价值深度结合。

任职要求
一、基础要求
1、5年以上工作经验，曾担任业务负责人、产品负责人、技术负责人或同等职责。
2、有较强的学习能力、自驱力和结果意识，愿意突破传统前后端岗位边界。
3、责任心和好奇心强。

二、AI 应用与 Agent 技术栈
1、深入理解 LLM 的应用开发范式，熟练掌握 RAG、Function Calling 及 Context 优化等关键技术。
2、具备 Agent 系统（如 LangChain、LlamaIndex 或自研 Agent 框架）的实际研发经验。
3、熟悉模型输出的评估方法，具备搭建测试基准（Benchmark）与 Evaluation Harness 的经验。

三、工程理念与产品意识
1、理解 Loop Engineering 研发范式，擅长利用数据闭环与定量指标指导技术迭代。
2、具备良好的产品 Sense，能够将 AI 技术转换为符合用户体验的产品功能。

四、优先条件
1、有独立开发并上线运行的 AI 原生应用项目或开源项目贡献经验。
2、熟悉向量数据库应用、Prompt 优化与模型微调（Fine-tuning）流程。
3、持续关注大模型与 Agent 领域学术及工程前沿进展，能快速评估新技术的落地可行性。