岗位职责
我们致力于通过前沿的AI技术构建人、车、服务之间的连接，打造AI Native的产品、技术架构与极客组织。你将作为核心技术力量深度参与汽车全生命周期（购车、补能、维修、美容等）的建设，负责AI技术的落地应用，实现技术价值转化，驱动业务增长与效率提升。具体职责如下：
- 深入汽车服务的全链路场景，围绕具体业务需求规划广告、营销、交易等领域能力的建设，规划Multi-Agent在跨域、跨平台、跨技术栈下的整体架构设计和协同演进。
- 负责AI原生应用架构的搭建与演进，涵盖上下文工程、RAG全链路优化、Agent工作流编排与多模态技术的融合应用。
- 攻克Agent关键模块的工程落地，构建“意图识别->任务拆解->反思纠错”的自主闭环；封装标准化SDK/API服务，构建Agent观测体系，实现全链路追踪与多维归因分析。
- 搭建自动化评测与回测机制，通过BadCase归因分析与策略调优，持续收敛模型效果与推理成本的最优解；沉淀方法论与可复用组件，推动 AI 能力从单点验证走向规模化落地。 5 优化高并发场景下的系统性能，通过异步处理、语义缓存、智能路由与确定性降级策略，保障核心链路的高可用与长期稳定运行。
职位要求
- 计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历，3年以上后端或全栈开发经验，精通java技术栈（Spring Cloud生态），同时具备至少1年以上AI应用生产级落地经验。
- AI编程工具重度玩家，熟练使用Cursor、Claude code、codex等AI编程工具，具备极强的Context/Prompt驾驭能力，有过完整的AI驱动的项目级开发经验，理解如何让AI写出高质量的生产级代码。
- 熟悉当前主流的大模型能力，能根据LLM的能力与局限进行技术选型，清晰拆解任务并通过LLM或确定性逻辑兜底实现；
- 熟悉主流大模型的应用范式(Context Engineering、Prompt Engineering、Agent、工具/函数调用等等)及主流Agent框架(如LangChain等)，具备大模型幻觉、Prompt注入等风险的工程化应对思路。
- 具备扎实的代码和工程能力，熟练掌握计算机数据结构、算法、网络和操作系统等相关知识并有深度的实践经验，具备优秀的Coding 能力并有意愿在AI加持下实践全栈编程。
- 具备较好的技术好奇心和学习能力，关注大模型和相关前沿技术的发展，能将行业的最新技术发展落地到日常工作和工程实践中。
- 具备强烈的自驱力，能够主动探索边界，而不是等待被分配任务。
