岗位描述
岗位职责
资深 AI 基建工程师 (AI Infrastructure & Systems)
人数:1
职位使命
在 AI 落地进入深水区的今天,基建能力决定了业务的上限。我们寻找的不仅仅是 AI 接口的调用者,而是能够从底层出发,设计并交付生产级大规模资产服务的专家。你将深度参与复杂系统的全栈开发,在海量数据和复杂逻辑中构建稳固的系统基石。
岗位要求
工作职责
1. **全栈服务端架构与资产服务**
* 负责高性能、高可用资产服务的全栈开发(技术栈涵盖 **TypeScript / Python** 等),主导从底层业务逻辑到上层服务接口的深度设计。
* 独立负责复杂业务场景下的**数据库设计、建模与性能优化**,确保系统在处理海量结构化数据时具备卓越的吞吐量与稳定性。
2. **AI 应用基础设施建设**
* 针对 LLM 应用井喷带来的新挑战,设计并实现关键的基建组件(如自动化处理流、高效索引机制及任务调度引擎),将模型能力转化为工业级生产力。
* 主导生产级服务/平台的完整交付流程,解决长链路任务中的工程可靠性与系统扩展性问题。
3. **Agentic 研发范式实践**
* 作为团队内 **Cursor、Claude Code** 等 Agentic Coding 工具的高阶玩家,探索并定义“人机协同”的最优研发路径,提升复杂系统的迭代上限。
* 将工程难题解构为 AI 可辅助的标准化任务,利用 Agent 思维持续优化代码资产质量。
4. **研究驱动的解决方案交付**
* 具备极强的独立研究能力,能够针对特定技术话题(如前沿多模态协议、自动化生成算法)利用搜索引擎和 LLM 辅助进行深度调研。
* 负责从技术预研、原型验证到最终生产级方案落地的全生命周期管理。
任职要求
- 具备扎实的软件工程与系统设计能力,有生产级服务/平台交付经验
- 有非常强的工程能力并且非常熟悉主流的agentic coding工具比如cursor和claude code
- 在llm应用井喷的时代,基建相关的能力非常重要,我希望候选人有相关的背景和经验
- 我也希望候选人有足够强的研究能力, 至少能独立在搜索引擎和llm辅助下深入研究一个话题并且给出解决方案
加分项
- 做过 LLM 应用工程化:评测回归、线上监控、质量护栏、RAG/多步工作流落地
- 有平台化/云原