Ai业务开发工程师（平台建设方向）

职位描述

岗位定位

负责 Agent 平台与 AI 基础设施的核心研发，围绕 AI Gateway、MCP/Skill、Agent Runtime、评估、观测、成本、安全等方向建设可复用的平台能力，支撑团队内多个 AI 业务快速、稳定、可治理地落地。

主要职责

- 参与 Agent 平台核心模块设计与开发，包括模型接入、模型路由、工具协议、任务运行时、状态管理、权限控制和审计链路。

- 建设 MCP/Skill 接入体系，沉淀工具注册、权限申请、参数校验、执行追踪、失败重试和安全边界。

- 建设 Agent Runtime 能力，包括任务编排、长任务执行、人工确认、上下文管理、失败恢复和运行隔离。

- 参与 AI 评估与可观测建设，沉淀 Trace、指标、日志、样例集、评估任务和质量门禁。

- 参与成本与稳定性治理，优化模型调用、缓存、并发、降级、限流、异常处理和容量评估。

- 与业务小队协作，把高频 AI 能力抽象成平台能力，降低重复建设和接入成本。

任职要求

- 具备扎实的后端或平台工程能力，能够独立负责复杂模块的设计、开发、联调、上线和问题定位。

- 熟悉服务端工程基础，包括 API 设计、数据库、缓存、消息队列、异步任务、权限、日志、监控和部署。

- 理解 AI 应用从 demo 到生产的关键问题，包括上下文、工具调用、状态、评估、观测、成本、安全和失败恢复。

- 具备良好的抽象能力，能把业务中的重复 AI 能力沉淀为清晰、可维护、可扩展的平台模块。

- 具备质量意识和稳定性意识，能主动补齐测试、监控、告警、文档和上线预案。

- 具备良好的沟通能力，能与架构师、业务研发、产品和运营协作推进平台能力落地。

加分项

- 有 Agent 平台、模型网关、AI 工作流、研发平台、自动化执行平台或内部工具平台建设经验。

- 熟悉 LangChain、LlamaIndex、Dify、MCP、OpenTelemetry、向量数据库或模型服务框架，并能讲清使用边界。

- 有高并发服务、任务调度、服务治理、权限体系、可观测平台或成本治理经验。

- 有 Python、Java、Go、TypeScript 中多语言协作经验。