1. Agent 核⼼能⼒建设 参与 AI 摄影智能体的核⼼系统设计与实现，包括： •Context Engineering（上下⽂⼯程） •Agent Workflow（任务流设计） •Model Orchestration & Routing（模型编排与路由） •Evaluation Harness（评测体系与回归机制） 与客⼾端、算法、产品紧密协作，将⽤⼾拍摄过程中的状态、意图与环境信息，组织成可持续演进的Agent Runtime 系统。 ⽬标不是“调⽤模型”，⽽是构建⼀个可解释、可控、可优化的智能体执⾏系统。 2. 数据与⾃进化系统建设 参与构建系统的持续进化能⼒，包括： •Agent ⾏为可观测性建设 •⽤⼾⾏为 → 模型效果 → 策略优化的数据闭环 •在线/离线评估体系设计 •Prompt / Policy / Routing 策略的迭代机制 建设⾼可⽤后端系统，⽀持产品规模化演进与持续优化。 3. 产品共建与⼯程实践 你将直接参与产品⽅案设计与技术决策，⽽不仅是实现需求： •将模糊产品⽬标拆解为可执⾏系统⽅案 •与产品/算法共同定义 Agent ⾏为边界 •推动复杂问题从设计 → 实现 → 验证 → 优化闭环 •使⽤ Cursor、Claude Code、ChatGPT 等 AI ⼯具提升研发效率，探索 AI-native ⼯程模式

0-3年经验，985最低211毕业，⼤⼚经验。 基础能⼒ 1. 熟悉 C++ / Go / Java / Python 中⾄少⼀种后端语⾔ 2. 扎实计算机基础（数据结构、操作系统、⽹络、数据库） 3. 熟悉常⻅后端组件：数据库 / 缓存 / 消息队列 / 异步系统 4. 具备良好的⼯程质量意识（稳定性、可维护性、扩展性） AI / Agent 相关能⼒ 1. 了解机器学习 / ⼤模型基本原理与⼯程应⽤⽅式 2. 对 AI 产品形态（尤其 Agent 类产品）有理解或强兴趣 3. 能理解“模型能⼒ + ⼯程系统”的组合式问题 软能⼒ 1. 有业务 sense，能够从⽤⼾体验反推系统设计 2. 学习能⼒强，能够在不确定问题中快速建⽴结构化理解 3. 能推动问题闭环，⽽不是只做局部实现 加分项 •有 AI 应⽤、Agent 系统或智能硬件相关经验 •有 Context Engineering / Workflow System / Evaluation System 实践经验 •有⼤模型应⽤⼯程（RAG / tool calling / routing 等）经验 •有分布式系统或⾼并发服务（10万+⽤⼾）经验 • 对摄影、影像创作或消费级 AI 产品有兴趣 •有从 0 到 1 构建系统或技术项⽬的经历