我们正在寻找一位资深生成式AI开发人员，具备将AI产品从原型转化为生产的丰富经验。在ST Engineering，您将加入一个小型自主团队，构建自动化视觉管道、客户互动和文档工作流的代理系统。解决真实问题，服务真实用户，产生真实影响。
这是真正的构建者角色，适合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。
您的工作内容
- 使用AI代理实现ML视觉管道的端到端自动化
- 客户联络中心代理系统
- 文档理解和审核自动化
- 语音转文本生成式AI产品
- 评估和整合新的生成式AI技术
- 高效服务于大型语言模型（硬件和软件）
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或自定义编排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
- 使代理具备适当的可观察性和可调试性以投入生产
- 通过日志记录、遥测和自定义评估工具评估代理行为
- 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
必备技能
- 5年以上软件/AI开发经验，其中包括2年以上生成式AI产品实际操作经验
- 具有使用容器化和云平台（Docker、Kubernetes、GCP/AWS）将生成式AI产品投入生产的成功经验
- 精通Python，具有构建可重用AI代理堆栈和RAG管道的经验
- 具有使用大型语言模型API（OpenAI、Anthropic、HuggingFace等）和构建提示/工具工作流的实际经验
- 具有整合向量数据库（Weaviate、FAISS、pgvector、Pinecone）的经验
- 具有多代理编排经验（CrewAI、AutoGen、LangGraph或自定义）
- 理解代理设计原则（记忆管理、上下文管理、工具契约）
加分技能
- 接触过将大型语言模型与计算机视觉结合的混合工作流
- 了解事件驱动或流式代理（Kafka、LCEL、响应式框架）
- 具有使用Streamlit、Gradio或浏览器自动化构建界面的经验
- 了解模型上下文协议（MCP）代理到代理（A2A）或类似标准
我们提供的待遇
- 小型敏捷团队（5-6名工程师+实习生），具有自主权和真正的所有权
- 拥有大公司资源的创业氛围：
- 国际化环境，团队和领导层大多来自初创企业或大型国际公司（Lazada、Gojek、IBM）以及来自不同国家
- 低官僚、高影响的环境，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
- 与顶尖AI研究人员和计算机视觉科学家直接合作
- 混合工作模式：每周约2-3天在办公室工作
