AI大模型应用开发工程师

你好，感谢在这个 Web Universe 中与你建立连接： 我是 Tiger，现在和一群热爱技术、相信长期主义的小伙伴们，一起在用 AI 重新定义人与信息的关系。我们的目标不止是造一个平台，而是重新构建交互方式、重新定义信息流动。我们相信，下一代的软件开发，本身就是由 AI 驱动的。 目前我们正在寻找一位既懂算法模型，又能驾驭 AI 进行开发的“未来工程师”。如果你不仅热衷于探索 Prompt Engineering、RAG 和 Agent 的奥秘，还渴望将这些能力作为“画笔”，用 AI 工具链高效绘制出优雅的前后端系统，欢迎加入我们，一起打造 AI Native 的平台级产品。 【我们在做什么】 我们正在构建下一代 AI 原生信息系统，其中的一环是一个高度模块化、可扩展、智能可交互的 BAI 平台（Business AI Agent Platform）。我们不只是在开发一个“功能列表”，而是在重新定义人与 AI 的协作方式，从模型调用、数据流转，到智能体行为生成，我们正打通这条链路的所有关键环节，并探索用 AI 来构建和加速这一切。 【你的主要职责】 AI 驱动开发：主导或参与核心平台的 AI 驱动开发，熟练运用 AI 工具链（如 Copilot, Cursor, v0.dev 等）及自研工具，高效实现从原型到上线的前后端功能模块。 算法设计与实现：深度参与算法链路的设计与优化，不仅是将 AI 能力工程化，更是要负责 Prompt Engineering、RAG、Agent 等核心算法的设计、实验与迭代。 架构探索：探索并实践 AIGC 在软件工程中的应用，设计和实现能够最大化 AI 开发效率的服务架构和组件体系。 产品共创：与团队紧密协作，将你对 AI 技术的理解融入产品设计，从技术可行性、用户体验、算法边界等多个维度贡献想法。 全链路优化：持续利用 AI 辅助工具进行代码审查、性能分析和测试自动化，推动团队工程效率和代码质量的共同进步。 【我们希望你具备以下素质】 人工智能、计算机科学、软件工程等相关专业本科或研究生在读，有扎实的算法和数据结构基础，成绩排名前20%优先。 精通 Python，并对大语言模型（LLM）有深入理解，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning 等关键技术。 有实际的 AI 应用开发经验，例如独立或作为核心成员开发过基于 LLM 的应用、Agent 系统或 RAG 解决方案。 熟悉 React / Vue 等现代前端框架，并对使用 AI 工具生成和迭代前端代码有浓厚兴趣或实践经验。 理解常见的后端技术栈（如 Web 框架、数据库、缓存、消息队列），具备独立完成接口设计与开发的能力。 具备强烈的系统思维和技术热情，喜欢思考“如何让 AI 更好地为开发服务”，而不仅仅是“如何调用一个 API”。 【加分项】 熟悉 LangChain / LlamaIndex / AutoGen 等 Agent 开发框架，并有深入的源码理解或二次开发经验。 对机器学习/深度学习有扎实的基础，理解常见模型的原理与评估方法。 有独立的个人项目或开源社区贡献，尤其是在 AI 或开发者工具领域。 有良好的审美和交互感知，对产品体验较真。 【你能获得】 全权负责核心模块：你负责的不是“填空式开发”，而是从 AI 算法选型、链路设计到全栈实现的一整个核心模块，拥有完整的决策与执行权限。 驾驭 AI 进行开发：你将站在软件开发的最前沿，不仅是调用 API，更是把 AI 作为你的核心生产力工具，探索代码生成、测试自动化、架构设计等领域的 AI 落地实践。 从0到1的系统设计经验：从接口设计、模块划分，到前后端联调与性能优化，每一步都实打实锻炼你的“AI Native 全栈肌肉”。 扁平直带：团队无上下级隔阂，技术大牛直带，5 分钟内即可碰撞想法、调整方向，免去漫长审批与沟通干扰。 高效专注 & 真正 Work-Life Balance：我们坚决拒绝无意义加班，崇尚“专注 > 内卷 & 效率 > 时长”，让你既能高效产出，也能全身心享受生活。 新模型优先体验：任何一款最新发布或 Preview 状态的大模型，你都能第一时间在公司平台上试用、测试与改进，持续站在 AI 前沿。 【One More Thing】 我们是国内极少数同时进行【AI 全链路商业化落地】与【长期主义技术研发】的团队之一。我们不只是在寻找一个能写代码的工程师，而是在寻找一位能够驾驭 AI、懂算法、精通工程、理解产品的“未来开发者”。 如果你渴望在 AI 浪潮中，成为那个既能设计模型链路，又能用代码将思想变为现实的创造者，欢迎私信我聊聊！

人工智能、计算机科学、软件工程等相关专业本科或研究生在读，有扎实的算法和数据结构基础，成绩排名前20%优先。 精通 Python，并对大语言模型（LLM）有深入理解，熟悉 Prompt Engineering、RAG、Fine-tuning 等关键技术。 有实际的 AI 应用开发经验，例如独立或作为核心成员开发过基于 LLM 的应用、Agent 系统或 RAG 解决方案。 熟悉 React / Vue 等现代前端框架，并对使用 AI 工具生成和迭代前端代码有浓厚兴趣或实践经验。 理解常见的后端技术栈（如 Web 框架、数据库、缓存、消息队列），具备独立完成接口设计与开发的能力。 具备强烈的系统思维和技术热情，喜欢思考“如何让 AI 更好地为开发服务”，而不仅仅是“如何调用一个 API”。