AI 研发工程师

用人方：远程团队（名称在约面时告知）

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