全栈工程师—科学智能体 Agents4Science

职位描述

职位愿景

您将成为构建“科学智能体”（Agents4Science）核心基础设施的关键工程师。作为全栈工程师，您不仅需要精通前后端开发，更要能够理解并实现 AI 智能体在科研场景中的复杂交互逻辑。您将亲手搭建一个能让 AI 直接驱动科研实验与发现的平台，让“自动化科学家”真正走进现实。

核心职责

1. 系统架构与平台开发

- 设计与实现科学智能体的整体架构，包括前端界面、后端服务、数据管道与智能体调用层。

- 构建高性能、可扩展的科研工作流平台（如实验管理、任务调度、Agent 编排等）。

- 与 AI/ML 团队协作，将大语言模型（LLM）与科研任务接口无缝集成（如推理、检索、计算模块）。

2. 前端开发与交互体验

- 使用 React / Next.js / Vue 等框架打造现代化科学界面，支持实验设计、Agent 控制台、可视化数据分析。

- 与产品、设计协作，实现科学家易用且可信赖的交互体验。

- 构建交互式组件库（如 Notebook 界面、可编程面板、图谱可视化）。

3. 后端与数据层开发

- 负责平台核心后端逻辑，包括用户管理、任务调度、智能体编排、模型服务调用。

- 熟悉 Python / FastAPI / Node.js / Go 等主流技术栈，能够编写高质量、高并发的后端服务。

- 设计高效的数据结构与 API 接口，支持科研数据与 AI 模型交互。

4. AI 集成与工程落地

- 将大语言模型、Agent 框架（如 LangChain、OpenDevin、AutoGPT）与科学应用（化学模拟、材料筛选、文献分析等）深度结合。

- 实现智能体间通信、上下文记忆与任务自动化流程。

- 优化模型推理性能与前后端协作流程，支持分布式部署与云端执行。

5. 协作与创新

- 与产品经理、AI 科学家密切合作，从 0 到 1 推进核心产品落地。

- 在快速迭代中平衡工程质量与创新探索，推动工程体系化与标准化。

- 参与架构评审、代码审核与开源模块建设。

任职要求

任职要求

- 3–7 年全栈开发经验，具备独立构建复杂 Web 平台的能力

- 熟悉主流前端框架（React / Next.js / Vue）与现代前端工程化（TypeScript、Tailwind、Vite）

- 熟练掌握至少一种后端语言（Python / Go / Node.js）及对应框架（FastAPI、Express、Gin 等）

- 具备良好的系统设计能力，对 API 设计、数据库建模、消息队列、缓存等有深入理解

- 熟悉云原生与部署流程（Docker / Kubernetes / CI/CD / Cloud Functions）

- 能够快速理解 AI 应用接口与 LLM 调用机制（如 OpenAI / HuggingFace / LangChain SDK）

优先条件

- 曾参与从 0 到 1 的 AI 平台、科研软件、自动化工具或智能体系统建设

- 有 AI 工程或数据基础设施经验（如模型服务化、检索增强、LLM Orchestration）

- 熟悉科研领域（如化学计算、生物信息学、实验自动化）或科研工作流产品

- 对 AI for Science 充满热情，愿意在科研与工程结合的前沿探索新范式

- 具备开源项目经验或技术社区活跃度（GitHub、Arxiv、HuggingFace Hub 等）

我们提供

- 🚀 参与塑造下一代“科学智能体”生态的机会

- 🌍 与顶尖 AI 研究员、科学家协作，共同推动科研自动化革命

- 💡 开放创新的文化与灵活的工程探索空间

- 💰 具竞争力的薪资 + 股权激励计划

- 🧠 访问顶级 AI 模型、计算资源与科研伙伴网络