我们正在寻找一位动手能力强的生成 AI 开发人员，负责设计和生产智能代理系统，这些系统由大型语言模型、计算机视觉和向量数据库驱动。您将构建能够推理、检索和行动的自主代理，将真实世界的生成 AI 应用从原型推向生产。
这是一个真正的构建者角色，适合那些喜欢将想法从笔记本转化为实际用户的人。您将与软件和 AI 工程师紧密合作，将工作流程集成到生产中，并塑造我们的代理如何与工具、记忆、数据和人类互动。
主要职责
• 设计和改进基于大型语言模型的代理，用于任务规划、执行、检索和记忆。
• 使用 LangChain、CrewAI、AutoGen 或自定义协调器构建模块化代理堆栈。
• 开发将代理连接到 API、计算机视觉模型和向量数据库的工作流程。
• 主导提示工程、RAG 流水线和多代理协调策略。
• 与工程师合作，确保代理具备适当的可观察性和可调试性。
• 通过日志记录、遥测和自定义评估工具评估代理行为。
• 参与任务工作流、工具接口、记忆优化和反馈处理等架构模式。
• 与基础设施团队合作，将代理系统部署到生产中，确保监控、扩展和回滚安全。
• 确保遵守模型上下文协议（MCP）标准，以实现结构化上下文和执行。
必备技能
• 6 年以上软件/AI 开发经验，包括 2 年以上构建大型语言模型驱动的应用程序。
• 强大的 Python 技能，具有可重用代理堆栈或 RAG 流水线的经验。
• 熟悉大型语言模型 API（如 OpenAI、Anthropic、HuggingFace 等）并构建提示/工具工作流程。
• 具有集成向量数据库（如 Weaviate、FAISS、pgvector、Pinecone）的经验。
• 熟悉多代理编排（CrewAI、AutoGen、LangGraph 或自定义）。
• 具有将 AI 工具或服务推向生产的经验，使用容器化和云平台（Docker、Kubernetes、GCP/AWS）。
• 理解代理设计（内存管理、上下文管理、工具合同）。
• 了解模型上下文协议（MCP）或类似标准。
加分技能
• 具有代理评估、提示测试和减少幻觉/延迟的经验。
• 接触过结合大型语言模型和计算机视觉的混合工作流程。
• 了解事件驱动或流式代理（Kafka、LCEL、反应框架）。
• 具有使用 Streamlit、Gradio 或浏览器自动化构建简单接口的经验。
• 熟悉微调技术（LoRA/QLoRA）或多模态代理训练。
我们提供的福利
• 小型敏捷团队（5-6 名工程师 + 实习生），享有自主权和真正的所有权。
• 初创企业氛围，拥有大公司的资源：
• 国际环境，团队和领导层大部分来自初创企业或大型国际公司，且来自不同国家。
• 低官僚、高影响力的初创企业环境，您的代码直接支持下一代 AI 部署。
• 实验和自我发展是我们的文化。
• 知识共享与合作。
• 与顶级 AI 研究人员和计算机视觉科学家直接合作。
• 混合工作设置：每周约 2-3 天在办公室工作。 
