职位描述
岗位使命
你将作为项目核心研发成员，参与平台架构设计和关键模块建设，推动需求分析、方案设计、编码、测试、评审、发布和运行维护等环节逐步实现人机协同。
你既是 AI 原生平台的建设者，也是首批深度用户。你需要在真实研发过程中持续使用、验证和改进平台，把团队自身的实践沉淀为可复制、可推广的产品能力。
岗位职责
1.参与企业级 AI 原生平台的架构设计、技术选型、功能开发和持续演进。
2.负责平台前端、后端及智能体应用模块的设计与开发，包括但不限于：
◦ 智能体运行与任务编排；
◦ 上下文工程；
◦ 大模型及工具调用；
◦ 技能定义、执行、版本管理与沉淀；
◦ 组织知识和长短期记忆；
◦ 检索增强生成；
◦ 权限控制、审计与运行治理；
◦ 模型效果评测、可观测性和成本分析。
3. 负责平台与飞书、代码平台、研发工具链、项目管理系统、知识库及其他企业内部系统的集成。
4. 基于飞书机器人、消息卡片、群聊、私聊、会议纪要和工作台等原生能力，建设符合企业日常协作习惯的产品交互。
5. 参与构建 AI 原生研发闭环，探索智能体在需求分析、任务分解、代码生成、测试、评审、发布和复盘等环节中的实际应用。
6. 使用编程智能体和其他 AI 工具完成日常研发工作，持续优化人机协同方式，并将有效实践沉淀为团队规范、工作流或平台技能。
7. 参与架构评审和代码评审，负责所承担模块的设计质量、代码质量、自动化测试和生产运行稳定性。
8. 通过快速原型验证评估新模型、新框架和新工具的实际价值，将有效能力转化为可稳定运行的产品功能。
9. 深入真实业务场景，与产品、架构及业务人员共同梳理问题，避免将传统功能简单包装为“大模型应用”。任职要求
任职要求
必备条件
1. 计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历，具有 5 年以上软件研发经验；特别优秀者不受工作年限限制。
2. 具备扎实的全栈开发能力，至少精通一种后端技术栈，并能够独立完成前端功能开发、接口设计、数据建模、系统集成和部署运维。
3.至少精通 Python、TypeScript、Go、Rust 或 Java 中的一种，熟悉常用数据结构、网络编程、并发机制和软件设计原则
4. 具有较强的系统设计能力，能够独立负责中等以上复杂度模块的需求分析、方案设计、开发、测试、上线和运行维护。
5. 深度使用过至少一种主流编程智能体或人工智能编程工具，并已将其融入日常研发工作，而不是仅用于代码补全或简单问答。
6. 具备大模型应用开发经验，理解以下核心概念及其工程约束：
◦ 提示词与上下文工程；
◦ 工具调用和结构化输出；
◦ 检索增强生成；
◦ 智能体与工作流编排；
◦ 模型评测与可观测性；
◦ 幻觉、权限、安全及数据隔离。
7. 熟悉数据库、缓存、消息队列、容器和云原生基础设施，具备生产级系统的性能、稳定性和安全意识。
8. 具备良好的抽象能力和产品意识，能够将具体业务需求沉淀为边界清晰、可复用、可测试的平台能力。
9. 能够适应探索性较强的项目环境，面对不完整需求时主动澄清问题、验证假设并持续交付。
优先条件
• 具有头部大模型厂商、大型科技企业大模型团队或领先智能体产品团队工作经历；
• 主导或核心参与过已投入实际业务运行的企业级智能体、大模型应用平台或 AI 原生工作流；
• 具有智能体运行框架、编程智能体、研发效能平台或模型平台开发经验；
• 熟悉大模型应用框架及模型上下文协议（MCP）等工具集成机制；
• 具有企业知识工程、长期记忆、多智能体协作或上下文管理实践；
• 熟悉飞书开放平台、机器人、消息卡片和企业身份权限体系；
• 具有私有化大模型部署、推理服务或国产算力适配经验；
• 具有芯片、基础软件、工业研发或复杂工程工具链经验；
• 有高质量开源项目、技术文章或可以展示的 AI 原生项目成果。
我们特别看重
• 能够亲自完成从方案到上线的完整闭环，而不是只负责其中一个局部环节；
• 已经形成 AI 辅助研发的个人方法，并能用实际数据说明效率或质量改善；
• 知道什么时候应使用大模型，什么时候应使用代码、规则、工作流或传统软件；
• 对智能体的失败模式有实际认识，能够处理不确定输出、工具调用异常和上下文污染；
• 关注代码质量、测试、可观测性和运行稳定性，不以“模型存在随机性”为工程问题开脱；
• 愿意深入业务一线，理解人的责任、组织流程和系统边界；
• 保持强烈的学习能力和动手意愿，能够快速验证新技术，而不是停留在概念讨论层面。
