关于 Muro AI
Muro AI 正在改变价值 2 万亿美元的建筑行业的规划和建造方式。由康奈尔大学校友、前创始人和前麦肯锡运营人员创立，我们正在构建 AI 代理，以自动化建筑中最复杂、最手动且最昂贵的阶段：前期施工。
我们行动迅速，坚定不移地构建，并专注于为建设我们世界的人带来真正的影响。如果您想塑造下一个世纪的建筑方式，这就是起点。
关于你
一位拥有 4 年以上技术经验的真正建设者。您经历过从 0 到 1 的混乱——也许您共同创办了一些东西，或者带领团队走过艰难时期。您知道快速增长的好处和凌晨 2 点修补的艰难是这片领域的一部分。您机智、好奇，并因未探索的问题而充满活力。
为什么重要
塑造一个类别。还没有人拥有“前期施工 AI”——我们正在绘制这张地图。
连接两个世界。通过多模态模型在估算师的电子表格中实现变革，这些模型可以理解施工文件。
推动影响。您的 AI 代理将帮助承包商完成数百万美元的投标，并为每个项目节省数百小时。
您的任务
构建有效的代理工作流。创建代理以完成多步骤的施工任务。实现 Procore API、Excel 操作和文档生成的工具使用。构建能够自主阅读计划、更新预算和生成 RFI 的代理。
发布生产级 RAG 系统。处理 1,500 页的计划集。构建能够理解施工规范和图纸的管道。处理混乱的现实世界文档——扫描、旋转、手动标记。提供能够真正找到第 347 页门表的语义搜索。
与客户紧密合作。在投标周与估算师一起工作。理解工作流程，然后将“我们手动比较 50 份分包商投标”转变为智能代理。
掌控 AI 堆栈。编排模型调用的 Python 服务。用于长时间运行作业的 Celery 工作器。用于语义搜索的向量数据库。上下文工程、评估框架和质量监控。在 GCP 基础设施上进行 Docker 化的工作负载。
让 AI 可靠。基于真实施工文件构建评估数据集。与主题专家合作以捕捉幻觉并使模型足够准确以进行百万美元的决策。
技术栈
AI/ML：LLM API、代理框架、RAG 管道、向量数据库、Langfuse
后端：Python（FastAPI）、Celery、Node.js/TypeScript
基础设施：GCP、Docker、Supabase
数据：PDF 解析、电子表格、计算机视觉、非结构化数据管道
谁应该申请
我们需要有 4 年以上经验并为真实用户提供应用 AI 的实践建设者。您可能是：
- 使用 LLM 黑客技术并希望深入研究的全栈工程师
- 希望构建 AI 而不仅仅是集成 AI 的前线部署工程师
- 希望发布产品而不仅仅是模型的 ML 工程师
- 厌倦了笔记本并希望发布生产代码的数据科学家
- 准备迎接下一个挑战的创始工程师或前 CTO
如果您具备以下条件，您将脱颖而出
- 构建并部署了具有真实用户的 AI 功能
- AEC 行业经验
- 使用计算机视觉或高级 OCR 管道
- 使用自定义数据集微调模型
- 涉及编码和客户互动的角色（FDE、解决方案工程师等）
- 先前的创始团队或从 0 到 1 的经验
实话实说
您将全面负责客户和代理的实施。
您将在几天内而不是几周内发布到生产环境。
规格将不完整——您需要补充空白。
您将身兼多职：开发、架构、产品、招聘和支持英雄。
如果您热爱让 AI 为真实的人解决真实的问题，您将会茁壮成长。
地点：旧金山现场工作。将承担搬迁费用。
薪酬：基本工资 $150K – $250K + 竞争性股权 + 全套福利。
