应用AI工程师

该职位要求构建和交付AI功能（模型→系统→用户体验）、设计和迭代提示、工具、记忆和代理工作流、将原始模型输出转化为结构化、可靠且可预测的行为、跨全栈调试问题（模型、 orchestration、 infra、 UX）、优化延迟、成本和生产可靠性、开发轻量级评估框架以衡量实际性能、与产品和工程团队紧密合作将模糊问题转化为可工作的系统。

技术栈包括Python、PyTorch / JAX、大型语言模型（OpenAI风格API、LLaMA、Qwen等）、推理/服务（例如vLLM）、向量数据库。

理想经验包括：深厚的机器学习和现代神经网络架构基础、有训练、微调或部署ML模型的实战经验、能够编写干净、高质量的代码、舒适地在抽象层之间工作（模型→ infra→ product）、在模糊、快速发展的环境中具备强大的问题解决能力、偏重于发布、迭代和持续改进。

成果包括：生产中的ML模型满足预期的准确性、延迟和可靠性目标；生产问题能快速识别、有效调试并解决根本原因；数据管道、训练循环和推理系统稳健、可重复和可维护；与工程师、产品和研究团队有效协作以交付可靠的ML功能；模型和系统的迭代由实际信号和可衡量的改进驱动。

我们工作方式：今天世界上最好的产品都是由小而顶尖的团队建造的。我们集体决策，快速推进，平衡高质量工作和学习。加入我们的团队需要能够带来结构、行使判断并独立执行。我们的目标是将真正神奇的AI产品放在用户手中。

深厚的机器学习和现代神经网络架构基础；有训练、微调或部署ML模型的实战经验；能够编写干净、高质量的代码；舒适地在抽象层之间工作（模型→ infra→ product）；在模糊、快速发展的环境中具备强大的问题解决能力；偏重于发布、迭代和持续改进。

如果看起来有合适的人选，我们会联系您安排3至4轮面试。申请将由我们的技术团队成员评估。面试将通过虚拟会议或现场进行。我们重视透明和效率，所以预期会迅速决定。如果您展示了我们正在寻找的卓越技能和心态，我们会向您发出加入的邀请。这不仅是一个工作机会，而是一个邀请您成为一支将AI带给全球数十亿人团队的机会。