Job description
亮点 / Highlights: -有竞争力的薪资 + 期权激励（对标一线大厂AI team）
-直接接触最前沿的 AI 模型与技术，充足的token资源
-扁平化组织，打破职能边界，工程师可负责产品方案和垂直场景运营交付
岗位职责 / Duties: Agent 系统工程
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设计并实现生产级 Multi-Agent 系统，包括 Orchestrator 调度、工具调用链路、记忆管理与上下文压缩策略
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构建 RAG 全链路：文档解析、Chunking 策略设计、向量索引、混合检索与 Rerank 调优
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建立 Agent 评估框架，覆盖任务完成率、工具调用准确性、安全边界等核心指标，驱动系统持续迭代
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负责 Prompt 工程规范与版本管理，支持灰度发布与 A/B 评估
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识别并修复 Prompt Injection、越权调用等 AI 安全风险
模型微调与后训练
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根据业务场景需求，完成 LoRA / QLoRA 微调任务：数据清洗、格式构造、训练配置、效果评估全流程
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理解并能实践主流后训练范式：SFT（监督微调）、DPO（直接偏好优化）、RLHF 基本流程
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能够评估何时应当微调、何时应当优化 Prompt / RAG，做出合理的技术选型判断
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熟悉 Hugging Face Transformers / PEFT / TRL 等训练工具链，能在有限 GPU 资源下完成高效训练
前端与交互工程
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使用 React / TypeScript 实现完整的 AI 产品界面，包括流式渲染、多轮对话状态管理、错误恢复机制
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负责 AI 产品特有的交互设计：流式输出的节奏感、长任务进度反馈、Agent 中间步骤可视化、不确定性的表达方式
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在无完整设计稿的情况下，能够基于自身的交互判断力完成界面设计与实现
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对产品交互质量有主动的审美标准，能够识别并推动体验层面的改进