岗位描述
1、业务系统全栈交付:独立完成 B 端/C 端 Web 应用、管理后台、数据平台的前端(React/Next.js/Vue)与后端(Node.js/Python/Java/Go)开发,涵盖数据库设计、API 开发、性能优化、容器化部署及线上运维。
2、AI 工具原生开发:将 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、v0 等 AI 编程工具作为日常开发基础设施,利用 AI 辅助进行代码生成、架构设计、单元测试、Code Review 与文档编写,确保开发效率与代码质量的双重提升。
3、AI 工作流设计与实现:针对业务场景设计多步骤 AI 工作流,包括但不限于:RAG 检索增强系统(文档解析 → Embedding → 向量检索 → 生成)、Agent 任务编排(工具调用 / 多轮决策 / 人机协同)、智能内容生成与数据自动化处理流水线。
4、大模型集成与 Prompt 工程:对接 OpenAI / Claude / 通义千问 / DeepSeek 等主流大模型 API,实现流式输出(SSE)、函数调用(Function Calling)、结构化数据提取;编写高质量业务级 Prompt,确保输出稳定性与边界安全。
5、数据与基础设施架构:负责 PostgreSQL / MySQL、Redis、消息队列的架构设计与优化;集成向量数据库(pgvector / Pinecone / Qdrant)支撑 AI 检索能力;使用 Docker、CI/CD 完成自动化测试与持续交付。
6、工作流可观测与优化:建立 AI 工作流的评估与监控体系(输出准确率、Token 成本、响应延迟、异常降级),实施安全护栏(Guardrails)与人工审核(HITL)机制,确保 AI 功能在生产环境的可靠性
技能要求:
1、全栈开发能力:5年以上全栈开发经验,精通至少一门前端框架(React / Next.js / Vue)和一门后端语言(Node.js / Python / Java / Go),能独立完成从数据库设计到前端交互的完整功能闭环。
2、AI 工具熟练度:日常使用 Cursor / Claude Code / GitHub Copilot 等 AI 编程工具,熟悉 AI 辅助编程的最佳实践(上下文管理、代码审查、Prompt 驱动重构),能将 AI 生成代码快速转化为符合团队规范的生产代码。
3、AI 工作流经验:具备实际项目中的 AI 工作流落地经验,理解 RAG 架构、Agent 编排逻辑、多步骤 LLM 流水线设计;有 LLM API 集成、流式传输、结构化输出等实战经验。
4、Prompt 工程:具备扎实的 Prompt Engineering 能力,能针对业务场景设计稳定、可复用的提示模板,处理边界情况与对抗性输入,确保 AI 输出符合业务预期。
5、工程素养:扎实的代码规范、Git 工作流、单元测试、API 设计能力;熟悉 SQL 优化与索引设计;了解 Docker 容器化与 CI/CD 流程;具备基础的安全防护意识(XSS / SQL 注入 / 权限控制)。
【加分项】
熟悉 Dify、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等 AI 应用开发框架,能快速搭建复杂 AI 工作流
具备向量数据库(pgvector / Pinecone / Qdrant / Weaviate)的集成与检索优化经验
有本地模型部署(Ollama / vLLM)或模型微调(LoRA / QLoRA)的实践经验
了解 MCP(Model Context Protocol)或 A2A(Agent-to-Agent)协议,具备跨系统 AI 集成能力
熟悉 n8n、Make、Airflow 等自动化编排平台,能将低代码工作流与代码级系统集成
具备 AI 工作流评估框架搭建经验(Golden Set、回归测试、质量漂移监控)