首先我們假設(shè)在不遠(yuǎn)的未來，每個(gè)個(gè)體（Customer）都將有自己的AI助手或Agent，我們稱之為CAI；同時(shí)每個(gè)盈利或非盈利組織（Business）也均會有自己的AI助手或Agent，我們稱之為BAI；在以上兩個(gè)假設(shè)滿足的前提下，我們認(rèn)為，未來B-C、B-B甚至C-C的交互將主要由代表各自利益的AI助手或Agents完成。目前已有研究者提出不同的通信協(xié)議，從*簡單的MCP到去除NLP層的權(quán)重直接交互。這將極大地增加做決策時(shí)的信息交流和處理的效率，使其從人類現(xiàn)有的*高10bit/s增長三到五個(gè)數(shù)量級。不難推理出，決策模型將開始從碳基生物的腦中（Neural Network）轉(zhuǎn)移到硅基生物的權(quán)重（Artificial Neural Network）中。

【技術(shù)角度】

我們重點(diǎn)開發(fā)BAI用以與CAI（如Deepseek / GPT / Claude / Gemini / Qwen / 豆包 / Kimi等）交互。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，我們需要進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化信息結(jié)構(gòu)化（KG / GraphRAG / Ontology等）、人類交互方式AI化（MuseTalk / Facefusion / Whisper等）、AI人設(shè)從靜態(tài)轉(zhuǎn)為動態(tài)化（如星際穿越中的TARS可動態(tài)且量化的調(diào)整幽默度與坦誠程度）、計(jì)算量從Test Time Compute向訓(xùn)練移動（GCN / GAT / SFT / RLHF / Post-pretraining等）等多方面的研發(fā)與開發(fā)。

【商業(yè)應(yīng)用角度】

我們將新突破的AI技術(shù)應(yīng)用到之前老技術(shù)無法覆蓋的場景，從而實(shí)現(xiàn)增量市場覆蓋，而這部分增量市場體量大約是現(xiàn)存全部電商（Amazon|EBay|淘寶|天貓|京東|PDD|美團(tuán)|抖音電商等）體量總和的3到9倍。同時(shí)我們認(rèn)為BAI的成功實(shí)現(xiàn)會極大的威脅電商或任何中間商的存活，因?yàn)镃AI會跳過需要抽取傭金的中間商而直接與服務(wù)或物品提供商的BAI對接，從而為其主人——C端用戶提供性價(jià)比*高的服務(wù)或物品。

【AGI角度】

我們堅(jiān)定的相信AGI會在我們的有生之年實(shí)現(xiàn)，但是我們認(rèn)為其實(shí)現(xiàn)無法由單一個(gè)體、單一機(jī)構(gòu)或單一組織通過創(chuàng)造單一AI單獨(dú)實(shí)現(xiàn)，只有【多種類垂直AI協(xié)作】配合【多學(xué)科、多組織、多國合作】才能實(shí)現(xiàn)【真 . AGI】。而我們*階段目標(biāo)是管理所有的信息（不只是數(shù)據(jù)），使得信息的產(chǎn)生、合成、運(yùn)輸、收集、存儲、處理、交互等均為AI Native，并等待第二階段重要Milestone的到來（我們認(rèn)為會誕生一種AI原生交互系統(tǒng)IS - Artificial Intelligent Interactive System從而取代現(xiàn)有PC端和移動端OS），屆時(shí)再根據(jù)具體情況調(diào)整我們的研發(fā)戰(zhàn)略與戰(zhàn)術(shù)。

【目前開放的全職及實(shí)習(xí)方向：后端研發(fā)】
支撐AI交互系統(tǒng)的服務(wù)端架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
高性能、高并發(fā)服務(wù)開發(fā)（接口網(wǎng)關(guān) / 推理服務(wù)編排 / 多Agent交互調(diào)度等）
多模態(tài)大模型的推理后端接口封裝與部署
各類大模型（開源/閉源）的后端集成、調(diào)用與性能優(yōu)化
異步任務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與調(diào)度（如模型調(diào)用鏈路 / 向量檢索鏈路）
具備動態(tài)擴(kuò)展能力的模塊化微服務(wù)體系
AI原生應(yīng)用的后端基礎(chǔ)設(shè)施構(gòu)建（包含服務(wù)注冊、權(quán)限系統(tǒng)、用戶畫像、資源管理等）
其他子方向持續(xù)增加中...

【崗位職責(zé)】

1. 負(fù)責(zé)公司核心 AI 項(xiàng)目的后端系統(tǒng)開發(fā)與演進(jìn)，包括 API 設(shè)計(jì)、服務(wù)治理、系統(tǒng)優(yōu)化等；
2. 搭建高可用、可擴(kuò)展的模型調(diào)用平臺，支持大模型推理服務(wù)集成、Agent 任務(wù)調(diào)度等；
3. 與算法團(tuán)隊(duì)深度配合，推進(jìn) AI 能力在線化、模塊化，落地 AI + 開發(fā)結(jié)合的實(shí)際業(yè)務(wù)場景；
4. 根據(jù)業(yè)務(wù)需求持續(xù)打磨平臺架構(gòu)，包括異步任務(wù)處理、鏈路追蹤、性能監(jiān)控等模塊；
5. 積極參與系統(tǒng)設(shè)計(jì)評審與技術(shù)分享，和團(tuán)隊(duì)一起玩轉(zhuǎn)前沿 AI 與系統(tǒng)工程結(jié)合的項(xiàng)目。

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【崗位要求】

1.?? 軟件工程 或 計(jì)算機(jī)科學(xué) 或 人工智能類；
2.?? 在校成績前10%及以上；
3.?? 扎實(shí)的 Python 編程基礎(chǔ)，掌握常見框架（FastAPI / Django / Flask等）；
4.?? 有完整項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，如搭建過微服務(wù)、參與過后端架構(gòu)設(shè)計(jì)；
5.?? 了解基本的分布式系統(tǒng)原理、異步隊(duì)列、服務(wù)治理等；
6. 加分項(xiàng)：了解 Linux / Docker / K8s、LLM 服務(wù)集成、Agent 調(diào)度邏輯、LangChain 等；
7. 熱愛開發(fā)，并對 AI + 后端 的組合充滿好奇，希望親手把模型變成能跑起來的服務(wù)。
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【你能獲得】

1. ??全權(quán)負(fù)責(zé)子項(xiàng)目：你做的不是"某個(gè)模塊的第37版迭代"，而是真正能寫進(jìn)簡歷的獨(dú)立項(xiàng)目，你不再只是參數(shù)調(diào)試的“螺絲釘”，而是從需求定義、技術(shù)選型到實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的項(xiàng)目主人翁，擁有完整決策與執(zhí)行權(quán)限，讓你的想法快速變?yōu)槌晒?br /> 2. ??扁平直帶：團(tuán)隊(duì)無上下級隔閡，技術(shù)大牛直帶，5分鐘內(nèi)即可碰撞想法、調(diào)整方向，免去漫長審批與溝通干擾；
3. ??高效專注 & 真正 WorkLife Balance：我們堅(jiān)決拒絕無意義加班，八小時(shí)深度工作，下班后徹底離線，崇尚“專注?>?內(nèi)卷 & 效率?>?時(shí)長”，讓你既能高效產(chǎn)出，也能全身心享受生活；
4. ??充足算力保障：只要你需要，我們提供足夠的 GPU/TPU 計(jì)算資源，訓(xùn)練、微調(diào)、推理全流程無卡頓，讓你的大模型探索與實(shí)驗(yàn)零束縛；
5. ??新模型優(yōu)先體驗(yàn)：任何一款*新發(fā)布或 Preview 狀態(tài)的大模型，你都能*時(shí)間在公司平臺上試用、測試與改進(jìn)，持續(xù)站在AI前沿。