岗位职责
- 参与打造 Qoder 面向未来的 AI Native 平台，以 Agent 作为系统中的一等参与者，重新思考任务、协作、执行和交付应当如何被组织；
- 聚焦于让 Agent 更稳定、更自主地完成复杂任务，在真实场景中持续探索 Agent 自动化的边界，并将经过验证的方法沉淀为可复用、可持续演进的平台能力；
- 深入真实用户场景，识别适合 Agent 自动化的问题，通过原型、实验和持续迭代，拓展 Agent 自主完成复杂任务的边界；
- 设计并建设 Agent 核心架构，持续完善上下文管理、任务规划、工具调用、记忆、知识检索、多 Agent 协作和人工介入等能力；
- 建立 Agent 从理解目标到交付结果的完整运行闭环，让执行过程可追踪、可干预、可评估、可恢复，并支持经验和能力持续复用。
职位要求
- 3 年以上全栈、后端、平台型产品或复杂应用系统研发经验，能够独立负责关键模块设计、落地和线上问题定位；
- 熟练使用 TypeScript、Node.js，以及 React/Next.js、NestJS 或同类技术，具备从产品交互到服务端和数据层的端到端研发能力；
- 对状态管理、异步并发、事务、消息、缓存和网络可靠性有深入理解，能够处理事件乱序、任务取消、服务重启、重复执行和失败恢复等问题；
- 对 Agent 架构有较深入、系统的理解，熟悉上下文工程、任务规划、工具调用、长期记忆、知识库检索与 RAG、多 Agent 协作、人工介入和结果评估，能够分析不同方案的适用边界、失败模式和工程取舍；
- 有复杂平台型应用的开发和架构演进经验，具备领域抽象、模块化、扩展机制、权限与多租户、稳定性治理等方面的实践，能够将单点能力沉淀为可复用、可扩展的平台模块；
- 具备产品思维和用户思维，能够深入真实用户场景理解用户目标与工作流，通过数据和反馈验证判断，并在用户价值、模型能力、交付效率与系统风险之间做出取舍；
- 深度使用 AI 编程工具，能够判断模型能力边界与自动化机会，并对借助 AI 产出的设计、代码和结果负责。 加分项：
- 有 AI Coding、Coding Agent、开发者工具、研发效能平台、Cloud IDE 或其他 AI Native 产品研发经验；
- 设计或实现过 Agent Harness、Agent Loop、Workflow Engine、任务调度或多 Agent 编排系统；
- 为高质量开源项目贡献过代码，或有能够清楚说明工程取舍、用户价值和实际结果的代表作品。
