高级AI工程师

职位描述：
1、深入业务现场：常驻车间、报价房、生产计划会，将纸质工艺卡、RFQ PDF、机台数据、群聊记录等线下信息数字化，为后续AI落地打底。
2、交付 Factory OS：基于 Next.js、TypeScript、Supabase（RLS）搭建多租户系统，9个月内完成基础模块，24个月内覆盖车间、计划、调度、机台、财务等广义运营。
3、构建 Agent Harness：参考 Anthropic《Effective Harnesses for Long-Running Agents》，实现自定义 skills、子 agent、hooks、eval suite、确定性质量门与记忆架构，使 harness 成为产品的一部分。
4、让自动化自愈：设计 agent 自我发现失败、自动提 bug、pipeline 自我修复、eval suite 回归拦截、监控自适应学习“正常”基线，达成“你睡觉时系统依然稳定运行”。
5、主导产品内 AI 集成：建设记忆基建（SOP、历史报价、供应商情报等），设计车间 function‑call 工具，开发多轮上下文助手、结构化输出校验与幻觉抑制，解决审计级真实工业问题。
6、运行 Agent 集群：将复杂 spec 拆解给并行 agent 工人，合并产出，识别失效模式，持续优化编排循环——将 agent 视为队友而非工具。
7、守住质量底线：评审 AI 生成的代码，发现隐蔽的 RLS 等错误；纠正 spec 偏差，补全缺失的 test，并将每类错误沉淀为 skill，防止人与 agent 重复犯错。
8、了解本岗位环境和安全危害因素及相应的管理方案,熟知公司质量环境安全方针和目标指标,并为公司质量环境安全体系持续有效运行提供合理化建议。
职位要求：
1、本科及以上学历，计算机科学与技术、工业工程、管理信息系统等相关专业。
2、能够熟练阅读英文技术文档与邮件，与海外团队进行沟通协作。
3、经验：
具有3年以上软件工程经验（经验年限可放宽，更看重实际技术判断力与项目品质）。
至少完成一个真实生产环境中运行的LLM应用项目，拥有真实用户，并承担核心开发和上线维护工作。
具备多租户系统设计经验，能够独立处理线上事故（如凌晨定位并修复问题），并有作出“推翻两周代码、重构架构”等重大技术决策的经历。
拥有可展示的prompt工程规范或eval suite。
能够将“发现错误-沉淀规则-自动化拦截”形成闭环的工程习惯。
4、能力：
①LLM与AI工程：
熟练掌握Anthropic和OpenAI API的实际调用，具备embedding、function calling、agent等关键技术的落地经验。
日常使用Claude Code或同类AI研发工具，能够展示个人沉淀的prompt工程规范、skill库、自定义hook及eval评测体系。
具备审阅AI生成代码的能力：能识别看似合理但实际错误的逻辑、隐蔽的bug、错误的抽象、可编译但存在安全漏洞的代码，并能将每次发现的错误沉淀为自动化检查规则，防止同类问题再次出现。
②工程与架构：
具备资深工程师级别的系统设计能力，能够做出平衡交付与质量的架构判断。
有公开代码仓库（GitHub、Gitee或自建Git服务均可），并能从中挑选出具有代表性的作品展示工程品位与解决问题的思路。
5、专门知识/技能：
熟练掌握 TypeScript 进行类型安全的开发。
深入使用 React 及 Next.js（App Router 模式），能够构建基于最新路由规范的服务端/客户端组件。
具有 Tailwind CSS v4、shadcn/ui、Radix 的实践经验，能快速搭建一致、可访问的 UI。
熟悉 Supabase 生态，理解行级安全（RLS）策略设计，能基于 PostgreSQL 构建多租户数据隔离模型。
能够基于 Claude（主力模型）以及 GPT 类模型（特定任务）设计、开发和调优生产级 AI 功能。
熟练对接标准的 embedding 提供商，完成向量检索/RAG 相关实现。
了解边缘函数（Edge Function）的适用场景，知道何时、何处使用以获得最佳性能与成本平衡。
6、 了解IATF16949/ISO14001/ISO45001质量、环境和职业健康安全管理体系。