AI 研发工程师

既能搭复杂业务系统（CRM / ERP / OA / 审批流 / 权限 / 报表），也能把 AI 能力做进系统里——以后端为主的全栈研发，深度使用 AI 编程工具高效交付。 这个岗位做什么 你负责公司核心业务系统（CRM、ERP、OA、审批流、权限体系、订单、客户、项目、报表 等）的设计、开发与维护，并把 AI 能力（智能客服 / Agent / RAG / 自动化）做进这些系统。 以 后端为主、具备全栈能力；工作以 平台研发（把共性能力沉淀成可复用模块）和 方案落地（把需求快速做成能跑的系统并持续迭代）两件事为主。 岗位职责 一、复杂业务系统研发（后端为主，含前端联调） •负责核心业务系统（CRM / ERP / OA / 审批流 / 权限体系 / 订单 / 客户 / 项目 / 报表 等）的设计、开发与维护。 •参与业务建模、接口设计、数据库设计、系统架构与性能优化。 •拆解并实现复杂业务流程，处理多角色、多权限、多状态、多流程等业务场景。 •参与前端功能开发与联调，独立完成中后台页面、表单、列表、详情、配置页等常见功能。 •负责线上问题排查、故障定位、数据修复与系统持续优化。 •与产品、业务、测试团队协作，理解业务需求并转化为稳定、可维护的技术方案。 二、AI 平台研发与能力落地 •把共性能力抽成可复用平台模块：知识库管理、Prompt 管理、模型调用与成本监控、权限系统、任务流、评测 Gate、灰度发布、日志审计。 •把 AI 能力做进业务系统：智能客服、Agent、RAG、自动化——参与系统融合与可观测，快速做 MVP、私有化部署、灰度上线、跟数据迭代。 三、AI 原生研发方式 •用 AI Coding / Vibe Coding 工具贯穿全流程：需求拆解、代码生成、重构、测试补全、问题定位、文档生成，显著提升交付效率。 硬性要求 以下三条是筛选核心，任一不达标不予考虑。 ① AI 原生工作方式 · 会用更会判断（一票否决） •深度、高强度、日常使用 Cursor、Claude Code、Codex、GitHub Copilot 等 AI 编程工具进行真实生产开发——是 AI Coding / Vibe Coding 深度用户，把它当主力生产力，不是「试用过」。 •能用 AI 工具贯穿需求拆解、代码生成、重构、测试补全、问题定位、文档生成，展示把交付效率提升 数倍。 •关键：具备判断 AI 生成代码质量的能力——能识别错误实现、边界遗漏、性能问题和安全风险，并完成工程化落地。会用 AI，但不盲信 AI 输出。 •熟练用 AI Agent 框架 / 工具链 搭建过真实系统，对提示工程、上下文工程、Agent 编排、评测（Eval）有实战理解。 ② 现场展示过往项目（硬性，无法豁免） •面试须 现场演示并讲解你亲手做过的 2–3 个真实项目（非教程复刻、非纯 Demo）。 •其中 至少 1 个必须是使用 AI Agent / AI 工具链构建的项目。 •现场要讲清：项目背景、你的角色、架构如何设计、用了哪些 AI 工具、具体怎么用、踩过什么坑、效果如何量化；我们可能要求你 现场用 AI 工具做一段真实编码 / 线上排障。 ③ 端到端闭环能力（能独当一面，不是螺丝钉） •能独立推进一件事的全过程：需求理解 → 方案设计 → 开发实现 → 验证上线 都能闭环，能端到端 own 一个系统。 •懂 Linux + Docker 生产部署与排障，具备 SRE 素养：能扛线上事故、做灰度与回滚。 •有 安全与合规意识：鉴权 / 越权 / 密钥 / 审计不是事后补，而是设计本能。

任职要求 •本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业优先。 •5 年以上后端或全栈开发经验，有 复杂业务系统开发经验（CRM / ERP / OA / 进销存 / 供应链 / 人事 / 财务 / 项目管理 / 审批流 等经验者优先）。 •熟悉至少一种后端技术栈（Java / Go / Python / Node.js 等，团队以 Python 为主力），服务端能力扎实。 •熟悉关系型数据库（MySQL / PostgreSQL），具备良好的表结构设计、SQL 优化与事务处理能力。 •熟悉 Redis、消息队列、定时任务、权限体系、组织架构、角色权限、审批流等企业系统常见能力。 •熟悉前端开发，掌握 Vue / React / TypeScript 中至少一种，能独立完成中后台管理系统页面。 •较强的业务抽象能力：能从复杂需求中拆出清晰的数据模型、流程模型和权限模型。 •落地过至少一个 LLM / Agent 生产应用（RAG / Function Call / Agent 编排），能说清命中率、失败率怎么量出来并优化。 •能接受多时区 / 夜间响应线上告警的 oncall 节奏。 加分项 •有大型中后台系统从 0 到 1 建设经验。 •有微服务、DDD、流程引擎、规则引擎、低代码平台、报表系统经验。 •有复杂权限模型、审批流引擎、动态表单、业务配置平台等设计经验。 •有 Agentic Coding、AI 辅助重构、AI 生成测试用例、AI 参与代码评审等实践经验。 •有使用 AI 编程工具提升 CRM / ERP / OA 等复杂业务系统开发效率的实际案例。 •有可观测 / 度量体系（OTel / Prometheus / Grafana）或工作流引擎（Temporal / Cadence / Airflow）生产落地经验。 •Telegram Bot / MTProto / 千群级并发系统实战；链上数据对接（Tron / EVM）；多租户 B2B 平台设计。 •熟悉 DevOps、CI/CD、容器化部署、云服务者优先。 我们希望你具备 •不只是写接口，而是能 理解业务逻辑、系统边界和长期演进成本。 •能在复杂业务中 建立清晰的模型，而不是堆功能。 •重视 稳定性、可维护性和数据一致性。 •能熟练使用 AI 工具提升效率，但不会盲信 AI 输出。 •能 独立推进问题，从需求理解、方案设计、开发实现到验证上线都能闭环。 面试流程 1.简历初筛：重点看 AI 工具使用深度与复杂业务系统 / 真实项目质量。 2.技术面 + 现场项目展示：演示 2–3 个真实项目，含 ≥1 个使用 AI Agent 的项目。 3.现场实操：用 AI 工具做一段真实编码 / 排障，并评审一段 AI 生成代码的质量。 4.团队与业务面：技术深度复核 + 业务性质的双向确认。 5.发放 Offer。 我们能提供什么 •月薪 30–40K + 奖金，按能力与资历定档。 •AI 原生团队：远程优先、少政治、快速出成果，鼓励一切能提效的做法。 •顶配 AI 工具与算力：Cursor / Claude Code / Codex 等付费额度管够。 •需求清晰、目标明确的工作机制，不做无头绪的活。 •真实进生产的系统与数据：我们做的是能跑、被真实使用、能规模复制的系统，不做 PPT 工程。 业务性质与投递说明 请先确认自己能接受以下业务特点 •业务处于出海营销 / 流量赛道，重度使用 Telegram 生态，涉及链上结算与站群、商务自动化。 •交付以 私有化部署 为主，对安全与风控敏感。 •节奏快、需求变化频繁，需接受多时区 / 夜间响应。 •介意以上任一点的候选人请勿投递——我们希望在第一步就双向筛掉不匹配，节省彼此时间。 投递请附 1.个人简历。 2.2–3 个最能代表你能力的项目说明，务必包含 至少 1 个用 AI Agent / 工具链做的项目，写清你用了什么工具、具体怎么用、成果如何量化。 3.（可选）GitHub / 作品链接。

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