[全职 / AI公司]AI 应用开发工程师｜招募像求伯君一样，敢拼敢闯的工程师

【全职 / AI公司】AI 应用开发工程师｜招募像求伯君一样，敢拼敢闯的工程师

求伯君，被称为中国第一程序员！

他仅凭自己一人、一台老旧386电脑，闭关死磕16个月。

12万行纯手写代码，敲出了中国第一款办公软件WPS，撑起了国产软件行业。

WPS1.0一经问世，直接引爆全网，横扫国内市场，当时只要是电脑，几乎都装了WPS，装机量突破2000万台，市场份额近乎100%，是妥妥的国民级软件。

后来，微软强势杀入国内市场，WPS市场份额断崖式暴跌，金山瞬间跌入谷底。

求伯君果断变卖别墅，砸光个人全部身家，和雷军并肩死守，三十年死磕研发、重构WPS，2019年金山登陆科创板，市值突破千亿，创造了国产软件的传奇逆袭。

曾经，办公软件是时代风口，求伯君加入四通公司，抓住机遇，造就了WPS的传奇。

如今，AI就是当下最大、最确定的时代风口！

选对赛道、跟对靠谱平台，普通人也能实现逆袭翻盘。

比特鹰紧抓AI浪潮，是国内领先的AI产品型公司，主打AI数据决策智能体研发，目前正处于高速上升期，我们招募像求伯君一样，有初心、能吃苦、肯深耕、热爱技术的追梦工程师。

我们为每位成员定制专属AI成长路径，全力赋能个人成长，助你成为AI时代的超级个体！

公司介绍

比特鹰是一家快速成长的 AI 产品公司，赋能每一人成为 AI 时代的超级个体。

我们要找的不是调几个 Prompt 跑通 Demo的人。

我们需要能独立承担并持续维护一套线上 AI 对话／Agent 系统的工程师。

从多模型接入、Agent 编排、上下文与记忆、流式响应，到评估、可观测、成本与稳定性，都需要参与。

系统已经在生产环境运行，你入职后会接手既有代码并持续迭代，有资深工程师一起做方案设计和 Code Review，但我们期待你能尽快独立扛事。

公司公众号：比特鹰labs

公司地址：广州市天河区

还有哪些岗位招聘？

工程师：基建工程师、 AI 开发、后端、前端、大数据、爬虫、测试、安全

运营设计类：运营经理、产品经理、AIGC 设计师

为什么值得加入我们？

• 无限 Token 的 AI 研发支持：公司提供 Claude Code／Codex 等顶级工具且不限量，鼓励用 AI 辅助写代码、调研、设计 Prompt、搭评估，研发效率拉满。

• 做真东西，不做 Demo：系统已服务公司核心业务，重视架构、质量和长期可维护性，不是写完就废的一次性脚本。

• 完整技术栈成长：从 LLM 编排、上下文工程、向量检索，到异步、消息队列、可观测性、云原生部署，一条龙都会接触。

• 有高手带，也给你舞台：资深工程师带你拆需求、定方案、治理模型不确定性，同时给你独立负责模块的空间。

• 业务前景明确：AI 是公司的底层核心能力，这个岗位直接影响产品形态和业务增长，不是边缘支持岗。

• 团队扁平直接：看重解决问题的能力和学习速度，不搞复杂层级，不卡学历和专业。

• 有想象空间的回报：长期贡献突出者，提供年终奖与股权激励机会。

入职有什么要求？

• 不限学历专业，看重实际能力、学习能力和解决问题的韧性；

• 熟悉 Python，能熟练写 asyncio 异步代码，有并发与性能优化意识；

• 有真实的大模型应用开发经验（GPT／Claude／DeepSeek／任意模型），深入理解流式输出、结构化输出／Function Calling、多轮对话与上下文管理；

• 用过至少一种 Agent／编排框架（LangChain、LangGraph、CrewAI、Agno 等），能讲清节点／工具／状态是怎么串起来的，遇到问题能自己 Debug；

• 理解 RAG／向量检索原理，知道朴素“切块—Embedding—检索”为什么会翻车，并能说出改进方向；

• 有“治理不确定性”的工程意识：清楚 LLM 会失败、会抽风，愿意为可靠性、重试、降级、评估买单

• 熟悉 PostgreSQL（或同类关系库）与 Redis，能独立做数据建模和事务／缓存设计；

• 接触过消息队列（RabbitMQ／Kafka 等）与异步任务处理，理解至少一次投递与幂等；

• 熟悉 Docker，能在容器化环境下开发和排查问题。

加分项

• 搭过评估体系，能讲清“怎么判断一次改动是改进还是退化”，用过 LLM－as－judge 并知道它的坑；

• 有 Token 成本／延迟优化实战，理解 Prompt 缓存原理；

• 用过 pgvector 等向量数据库，或做过长期记忆／知识库类系统；

• 接触过可观测性工具（Langfuse、OpenTelemetry、Prometheus 等），做过 AI 全链路追踪/质量监控；

• 了解 Prompt 注入等 AI 特有安全风险，有纵深防御意识；

• 熟悉 Kubernetes／微服务架构，有线上部署与运维经验。

入职后会做什么工作？

• 负责线上 AI 对话／Agent 系统的开发、调优与维护，保障回复稳定、准确、及时；

• 维护并扩展多模型／多供应商接入层，处理不同模型在能力、参数、计费、限流、故障上的差异，做好自动降级与容错；

• 设计与迭代 Agent 编排：意图路由、工具／技能调用、多步任务执行，在“可控”和“灵活”之间做合理权衡；

• 做上下文工程与检索／长期记忆：在有限上下文窗口内决定“放什么、放多少、怎么排”，并用向量检索提升回复相关性；

• 维护流式响应链路，处理流式带来的一致性、持久化与异常问题；

• 建设和使用评估与可观测体系：让模型／Prompt 的每次改动可量化、可回归，让线上的“静默错误”可快速定位；

• 做成本与稳定性治理：Prompt 缓存、按任务分级选型、超时重试、幂等、限流等，把账单和延迟压在合理范围；

• 基于异步 Python＋消息队列＋数据库持续提升系统并发能力与可维护性，参与微服务部署与运维。

公司福利

• 对做出突出贡献的核心伙伴，提供更匹配能力和贡献的长期回报。

• AI 生产力支持，提供大量国内外模型的 Token 使用额度。

• 导师带教，定制学习成长路线，帮助你提升业务和技术体系。

• 节假日礼品、生日关怀、办公设备和基础生活用品支持。

• 不定期团建、聚餐，每周运动活动，每年免费体检。

• 餐补、房补、免费早餐、零食供应。

• 书籍、课程等学习费用可报销。

本作品采用《CC 协议》，转载必须注明作者和本文链接