AI全栈工程师 - Seed

团队介绍：产品研发和工程架构-Seed 团队深耕大模型技术在场景中的创新应用，负责多款现象级AI产品的工程研发 —— 包括豆包、飞书、豆包工作、豆包爱学、Gauth、猫箱等创新产品，覆盖消费级与企业级多个场景。我们致力于将大模型能力从 "生成内容" 推进到 "完成工作"，让 AI 服务用户日常与企业协作。你将面对多模态交互、工具调用可靠性、企业级数据安全等真实工程挑战，与团队一起推动 AI 生产力落地。

1、负责AI工作流及Agent能力的设计、开发和持续优化；
2、负责平台产品能力建设，包括对话、任务执行、工作流编排、调试、评测及可观测性等场景；
3、参与平台前后端架构及服务建设，独立推进端到端产品功能交付；
4、参与工作流评测体系建设，从全局视角评估并提升AI执行质量；
5、深入产品、研发和QA场景，识别用户问题并判断产品优先级；
6、独立负责业务或技术方向，推动其从方案设计到产品落地，与产品、研发、QA及业务团队协作，持续提升平台的实际使用效果。

1、在前端或后端至少一个方向具备扎实的技术基本盘和生产级系统开发经验；
2、具备真正的全栈交付能力，能够根据业务需要完成产品交互、API、数据及服务端业务逻辑开发，熟悉JavaScript、TypeScript、React、Node.js、Go、Java、Python等一种或多种主流技术栈；
3、具备良好的系统设计和工程能力，能够处理复杂状态、性能、稳定性、扩展性及可维护性问题；
4、对大语言模型、AI Agent和智能工作流有较深入的理解及实践经验；
5、具备良好的产品思维、用户意识和业务判断能力，能够识别问题并确定优先级，具备较强的主人翁意识和推进能力，能够在需求不完全明确的情况下独立负责一个方向；
6、思维开放，学习能力强，能够适应快速迭代和较高不确定性的工作环境。

加分项：
1、有AI Agent、RAG、Copilot开发、复杂任务编排或大模型应用项目经验；
2、有Agent运行时、Tool Calling、MCP、上下文管理、任务调度或多Agent协作经验；
3、有Agent评测、执行Trace、自动化评测或LLM应用效果优化经验；
4、有工作流编辑器、低代码平台、IDE插件、代码编辑器或复杂交互产品开发经验，有知识库、代码理解、研发效能或DevOps平台建设经验；
5、熟悉容器、沙箱、云原生、分布式系统或异步任务系统；
6、有从0到1建设产品、内部创业或独立负责业务方向的经历。