传统的软件开发实践历来导致项目延误，估计有30%的项目因效率低下和错误而超过截止日期。如今，行业面临着加速交付周期、减少错误和提高代码标准的巨大压力——这些因素直接影响产品上市时间和客户满意度。
IgniteTech处于这一转变的前沿，嵌入先进的生成式人工智能（GenAI）能力，从根本上重塑软件的架构和构建方式。这一职位不同于以渐进过程改进为中心的传统角色，而是提供了一个独特的机会来引领变革性的AI主导的计划，重新定义开发工作流程和成果，推动战略效率和竞争优势。
这是一个为那些渴望在技术创新前沿工作的个人而设的职位。这不是一个以执行为重点或任务驱动的工作，而是一个需要深入参与研究、原型设计和AI实际应用以创造下一代软件的战略职位。我们寻找的候选人应结合AI和软件架构的技术精通与面向业务驱动技术采用的前瞻性思维。
您将指导我们的团队建立将AI嵌入我们软件产品的架构蓝图和策略。您的贡献将是我们使命的核心，直接影响我们交付的生产力和质量。如果您致力于推进技术的极限，并渴望在软件领域内产生可衡量的影响，我们鼓励您申请。
您将从事的工作
- 为AI驱动的系统架构全面框架，自动化软件开发的复杂元素，包括架构生成、依赖编排和高级预测编码能力。
- 通过积极参与研发工作、参加会议以及与学术和专业网络的合作，深入了解AI和软件工程的新兴趋势。我们要求在突破性AI技术出现时尽早意识到并采用。
您不会从事的工作
- 常规代码维护：执行现有代码库的定期更新或调试以解决小错误或增量功能改进。
- 标准软件开发：执行不涉及AI集成的简单功能或功能实现的基本编码或开发任务。
人工智能工程师的关键职责
- 运用您的工程能力在开发速度、错误减少和代码质量方面实现实质性提升，加快产品上市时间并提高客户满意度。
基本要求
- 至少3年的全栈软件开发经验（您必须具备前端和后端编码专业知识）
- 大量使用GenAI代码助手的经验（例如，Github Copilot等）
- 之前成功实施生成式AI产品/项目/解决方案/工具的经验
- 之前利用不同的LLM（例如，GPT、Claude、Mistral）解决业务问题的经验
- 理解何时以及为何选择特定的LLM模型用于不同任务
- 展示对模型上下文协议（MCP）的理解和先前应用
关于IgniteTech
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通过我们领先的企业软件解决方案组合，我们为全球数千名客户点燃业务表现。我们坚信远程工作生活方式，这为我们的团队成员创造了自由，并使我们能够从世界各地招聘最优秀和最聪明的人才。在IgniteTech的职业生涯充满挑战且节奏快，我们始终在寻找充满活力和热情的团队成员。
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这是一个全职（每周40小时）、长期职位。该职位立即可用，并需要与Crossover签订独立承包商协议，成为记录承包商。该职位的薪酬水平为每小时50美元，假设每周工作40小时，每年工作50周，相当于每年100,000美元。付款周期为每周。有关此主题的更多详细信息，请咨询。
Crossover职位代码：LJ-5269-AE-AbuDhabi-ArtificialInte1.009
