AI 自动化工程师 20-25K 岗位职责 梳理各部门高频、重复和耗时的工作流程。 设计并开发 AI 工具、Agent 、自动化工作流和知识系统。 连接大模型与内部系统、数据库、文档及第三方平台。 建立人工审核、权限、重试、日志、监控和回退机制。 评估准确率、完成率、成本、响应时间和人工接管率。 推动工具在团队中落地，并沉淀 SOP 、组件和使用规范。 任职要求 2 年以上软件开发经验，能够独立完成工具或业务系统上线。 熟悉前后端、数据库和部署，掌握 Python 、TypeScript 、Java 或 Go 之一。 有大模型 API 、RAG 、工具调用或 Agent 工作流实战经验。 能解决模型不稳定、调用失败、延迟和成本控制问题。 具备产品和流程意识，能够量化节省工时、使用率及维护成本。 理解权限、隐私和数据安全，能够深入业务并推动使用。 加分项 有 n8n 、Dify 、LangGraph 、MCP 或 RPA 经验；做过内容生产、知识库、客服或研发提效产品；具备模型评测、浏览器自动化、本地模型部署或长期运行的内部 AI 产品经验。 AI 应用后端工程师（ AI Agent 方向） 20-25K 职位描述 负责公司 AI 游戏资产管理助手一期系统的设计与研发。通过大模型、Agent 和智能搜索技术，实现游戏美术资源自动分析、自动分类、智能检索和资产管理，提升研发、美术团队资源查找和复用效率。 工作职责 •负责 AI 游戏资产管理平台后端系统设计与开发，包括资源管理、数据服务、搜索服务等核心模块。 •负责接入大模型能力，实现游戏资源自动分析、描述生成、标签分类、智能搜索等功能。 •负责 AI Agent 能力开发，基于 OpenClaw 、MCP 等技术实现自然语言查询、工具调用和智能任务处理。 •负责向量搜索、RAG 等 AI 应用技术落地，持续优化资源搜索效果。 •负责系统部署、性能优化和稳定性维护，保障平台稳定运行。 任职要求 •熟悉 Python 开发，具备 FastAPI 等后端框架开发经验。 •熟悉数据库设计，掌握 PostgreSQL 、Redis 等常用技术。 •了解大模型应用开发，有 LLM API 调用经验。 •了解 Prompt 设计、Embedding 、RAG 、向量检索等 AI 应用技术。 •了解 OpenClaw 、MCP 、LangChain 、LangGraph 等 Agent 相关技术。 •熟悉 Linux 环境，具备 Docker 部署和服务维护经验。 •具备独立分析问题和快速开发能力。 •学历一本以上、学习能力强（硬性要求） •有游戏后端开发经验（硬性要求） •有丰富 AI 使用经历（硬性要求） 加分项 •有 AI Agent 项目落地经验。 •有多模态模型应用经验。 •有搜索系统、向量数据库经验。 •有 Unity/Cocos 或游戏资源管理经验。 •熟悉 Claude Code 、Cursor 、Codex 等 AI 辅助开发工具。 AI 研发工程师 30–40K + 奖金 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

  • 情报分类：工作与职业机会
  • 分类依据：内容涉及招聘、求职或职业发展
  • 信息来源：服务器 / V2EX
  • 发布时间：2026/9/21 23:31:02