AGI 全栈工程师
我们要做的,是把 AI 真正接入 IoT 世界:让摄像头能理解画面、让设备能听懂指令、让海量视频数据产生业务价值,是客户真正在用、愿意付费的产品功能。 你将: - 将视觉 AI (人形检测、包裹识别、异常行为分析)、LLM (视频摘要、指令交互)、语音 AI 集成进 Ti RTC 平台,打造有付费价值的 AI 增值服务 - 独立负责 AI 功能全链路工程化:模型/API 选型、接
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1. 架构设计与实现: 负责投研系统从 0 到 1 的技术架构,重点负责 Python 后端核心逻辑开发。
2. 区块链逻辑层“翻译”: 解析复杂的链上数据结构(EVM/Solana 等),将其转化为可供投研使用的结构化业务数据。
3. 数据中枢构建: 实现 Twitter、Telegram、Mirror 及各类 On-chain API 的高效聚合、清洗与自动化处理。
4. AI 增强集成: 搭建基于向量数据库(Vector DB)的 RAG 系统,通过 LLM 实现研报总结、语义搜索及情报分析。
5. 全栈交付: 负责(或指导)前端界面的开发,确保投研工作流的交互体验顺畅。
1. 深厚的 Crypto-Native 基因: 你必须深入理解 DeFi、NFT 或底层公链逻辑,能够一眼看出智能合约交互的关键点。我们不需要重新解释什么是“LP”、什么是“MEV”。
2. Python 后端专家: 极其精通 Python,熟悉异步编程(FastAPI/Asyncio),能够处理高并发的数据抓取与分析任务。
3. 全栈开发能力: 熟悉主流前端框架(如 React/Next.js/Vue),能够独立完成高质量的 Web 界面开发。
4. AI 与向量数据库经验: 熟悉 LangChain/LlamaIndex 框架,有 Pinecone、Milvus 或 Weaviate 等向量数据库的实际搭建与调优经验。
5. 解决问题的极客精神: 面对区块链数据结构特殊、API 限制多等硬骨头,能提出优雅的工程解决方案。
项目分红: 优秀者可开启技术合伙人模式,深度参与项目成长收益。
Schelling Lab
Schelling Lab (谢林点实验室) 是一家专注于 Web3 深度价值挖掘的初创投研团队。
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我们要做的,是把 AI 真正接入 IoT 世界:让摄像头能理解画面、让设备能听懂指令、让海量视频数据产生业务价值,是客户真正在用、愿意付费的产品功能。 你将: - 将视觉 AI (人形检测、包裹识别、异常行为分析)、LLM (视频摘要、指令交互)、语音 AI 集成进 Ti RTC 平台,打造有付费价值的 AI 增值服务 - 独立负责 AI 功能全链路工程化:模型/API 选型、接
岗位职责: 1. Agent 驱动开发 - 设计并实现 Agent-driven development workflow - 构建多 Agent 协作流程(开发、测试、评审、部署等) - 将复杂开发任务拆解为可由 Agent 执行的结构化任务 - 沉淀可复用的 Agent pipeline,提高整体开发效率 2. Vibe Coding 工程实践 -
负责淘宝交易链路(购物车、下单、订单、物流等)的业务研发与基础能力建设,在亿级 DAU 场景中持续优化系统稳定性与用户体验。 参与 AI Agent 系统的设计与研发,探索基于大模型的任务理解、工具调用与流程编排能力,在真实业务场景中构建智能化系统。 设计并落地 AI 驱动的交互与任务自动化方案,推动 AI 与交易业务场景的深度融合。 与产品、算法及后端团队协同,推进 AI
构建增长智能体集群 - 基于 Clawdbot (OpenClaw)、AutoGen 或 CrewAI 框架,开发能自主执行社群运营、KOL挖掘、个性化触达及流失挽留的多智能体系统。 - 实现AI Agent与交易所API、CRM及社交平台的深度集成,将人工运营成本降低90%。 主导GEO与内容自动化: - 利用 Claude Code 等编程助手,搭建全自动化的“内容