Agent 平台技术总监
上海·张江人工智能岛 | 本科 | 5-10年
60-90k
技术总监
副标题： Growth OS / AI Agent 平台底座 · 带团队 · 不脱离一线
标签： AI Agent 平台 · 大模型编排 · Agent Runtime · 知识飞轮 · 技术总监 · 不脱离一线
关于我们
YC Growth OS 不是又一个 Agent 框架，我们做的是 AI 时代的虚拟组织操作系统。当大厂在做"越来越聪明的对话框"时，我们在交付"越用越强的虚拟专业团队"：每个产品都是一支由 AI Agent 组成的虚拟组织，有岗位分工、有协作机制、有持续学习的飞轮，24 小时在岗。
岗位概述
我们正在为 Growth OS 平台底座寻找一位技术总监。这个平台要回答两个核心问题：虚拟员工如何可靠协作、长期在岗、合规行动；以及喂给它什么信息、怎么驾驭模型，让它不只是会调 LLM，而是能从每次任务中学习、沉淀、越用越强。
你将统管整个平台底座的技术方向——从 Agent Runtime（执行引擎、协作调度）到知识引擎（知识飞轮、LLM Harness 编排），架构师、工程师、Tech Lead 都向你汇报。但这不是一个纯管理岗：你定方向、做决策、带团队，同时在关键技术难题上亲自上手、不脱离一线。我们要的是一个能扛起平台技术全局、又随时冲得上去的人，而不是只会排期追进度的项目经理。
岗位职责
统筹 Growth OS 平台底座的整体技术方向 对执行引擎、协作调度、知识沉淀、模型驾驭等各方向的架构走向负责，确保多条线推进不打架、架构不冲突，在技术上为整个底座兜底。
做技术决策、定关键方案、留下决策记录 不等上级拍板，独立判断技术选型、架构走向与工程优先级；重要方案你来定，ADR（架构决策记录）你来留。在没有标准答案、反馈很慢的问题里建立技术秩序。
带动架构师与工程团队 把模糊的技术目标拆解为可执行任务，给方向、给反馈、解卡点；做技术上的引路人——让团队知道一件事该怎么做、做到什么标准算好，而不是做项目经理式的排期与催进度。
承担技术攻坚，关键时刻亲自上手 长时间运行任务的状态持久化、断点续跑、异常补偿，多 Agent 协同，知识的高效召回与反哺，多模型协同与 Prompt 编排——这些硬骨头，你能下场写关键代码、亲自 Debug，而不只是做 reviewer。
建立平台的质量、安全与可观测体系 统一的模型调用接口、权限边界、操作审计、人机协作机制，保障 Agent 行为合规可追溯、效果看得见。
与业务深度对接，对交付负责到底 HR 招聘、AI 短剧、营销投流等真实业务线都跑在你做的平台上；你要听得懂业务需求、翻译成技术 spec，并对交付质量负责到底——而不是"我这边技术上没问题"。
我们看重什么
必须具备：
扎实的后端 / AI 系统工程功底——写得出生产级可靠代码，做得出经得起推敲的系统设计；有过独立主导一个中等复杂度以上系统从 0 到 1 的经历（是真的做过架构，不是参与调用）。
对 AI Agent、大模型有真实的动手经验和架构级理解——在 RAG / 知识引擎 / 多模型编排 / Agent Runtime 中至少一块有生产环境落地经验，并对其余方向有基本判断力。
有过带团队或技术 Owner 的经历——能把一件复杂的事独立、可靠地交付到底，是技术上真能兜底，不是 PM 式推进。
仍然能写代码、技术直觉尚在——关键时刻愿意亲自上手解决卡点，而不只靠指挥别人。
有独立的技术判断——遇到分歧能说出自己的理由；能在信息不完整时推进，不必把所有前提澄清清楚才肯动。
能在节奏快、边界模糊的环境里工作，不介意今天的架构下周可能要重新讨论。
加分项（命中越多越合适，不要求样样精通）：
同时覆盖知识引擎与平台运行时两个方向，并对两者的技术边界与协同关系有清晰认知。
小公司 CTO 经历，或大厂 AI 平台 / 知识平台 / 搜索推荐方向的 TL 背景。
企业级 RAG / 语义检索系统的完整建设经验（非 demo 级），含上下文工程与长上下文管理。
知识图谱、企业知识管理平台，或 NLP / 信息抽取 / 搜索推荐方向的背景。
多模型协同与路由、Prompt 工程的工程化（CoT / ReAct / 自我验证、Agent Loop / Tool Use / Function Calling）、模型输出的 evals 与兜底机制。
分布式系统、状态管理与故障恢复、工作流引擎 / 状态机 / 长时间运行任务系统的生产级经验。
企业级安全合规体系与大规模在线服务的稳定性、可观测性建设。
有从 0 到 1 搭建技术团队或技术体系的经历；有开源主导经验或技术社区公开输出；持续关注硅谷 Agent / Harness / LLM 编排前沿。
我们提供什么
定义级的技术挑战：企业级 AI Agent 平台没有现成标准答案，你做的会成为这个方向的早期实践。
真正的决策权与动手空间：平台技术全局由你主导，你的判断直接落地为产品，不会被层层评审稀释。
AI-Native 工程文化：全团队 AI Native 工作方式，Claude / GPT / 内部模型均可用，把精力放在设计判断与攻坚上。
真实业务的反馈闭环：HR 招聘、AI 短剧、营销投流都跑在你做的平台上，飞轮效果可量化、可感知。"
AI Agent 平台架构师
上海·张江人工智能岛 | 本科 | 5-10年
30-60k
AI Agent 平台架构师
副标题： 搭建 AI 时代的虚拟组织操作系统 · 资深架构师 / Tech Lead
标签： AI Agent / 大模型 · 大模型编排 / RAG · 分布式 / Runtime · 资深架构师 / Tech Lead
关于我们
YC Growth OS 不是又一个 Agent 框架——我们做的是 AI 时代的虚拟组织操作系统。当大厂在做"越来越聪明的对话框"时，我们在交付"越用越强的虚拟专业团队"：每个产品都是一支由 AI Agent 组成的虚拟组织，有岗位分工、有协作机制、有持续学习的飞轮，24 小时在岗。
岗位概述
我们正在构建企业级 AI Agent 平台，让虚拟员工深度参与真实业务流程的执行与决策。你将参与（或主导）这个平台底座的设计与落地——回答两个核心问题：虚拟员工如何可靠协作、长期在岗、合规行动，以及喂给它什么信息、怎么驾驭模型，让它不只是会调用 LLM，而是能从每次任务中学习、沉淀、越用越强。
这不是 Agent 编排框架，而是一个让虚拟专业组织持续运转的操作系统底座。它涉及的能力很宽——从执行引擎、协作调度，到知识沉淀、模型驾驭。你不需要样样精通，但需要在其中找到自己能扎进去的地方。
岗位职责
参与或主导 Agent 平台核心底座的架构设计与落地——支撑复杂业务流程的可靠执行，解决长时间运行任务中的状态持久化、中断恢复、异常补偿，以及多 Agent 协同等问题。
围绕"喂什么信息、怎么驾驭模型"建设平台能力——上下文装配、知识的沉淀与高效召回、多模型协同与 Prompt 编排，让虚拟员工每做一次任务都能积累经验、越用越聪明。
建立平台的质量、安全与可观测体系——统一的模型调用接口、权限边界、操作审计、人机协作机制，保障 Agent 行为合规可追溯、效果看得见。
与业务团队深度协作——把 HR 招聘、内容创作、营销投流等真实场景的需求，抽象为可复用的平台能力与建模模式。
视你的资历，从深度参与到独立主导关键技术决策与架构评审——这是一个动手的角色，架构师也写关键代码，TL 也在一线。
我们看重什么
扎实的后端 / 工程功底——写得出生产级的可靠代码，做得出经得起推敲的系统设计。
对 AI Agent、大模型有真实的动手经验和架构级理解——不只是调过 API，而是真正想过信息怎么组织、模型怎么驾驭、Agent 怎么稳定跑起来。
能在"没有标准答案、反馈很慢"的问题里把事情想清楚——在不确定中建立技术秩序。
靠谱——能把一件复杂的事独立、可靠地交付到底。
能把复杂架构的取舍讲明白，推动团队对齐。
加分项（命中越多越合适，不要求样样精通）：
多模型协同与路由——为不同任务选最合适的模型，并能针对各家模型的差异做编排与调优
把 Prompt 工程做成可复用的工程化能力（CoT / ReAct / 自我验证、Agent Loop / Tool Use / Function Calling）
模型输出的质量评估体系（evals）与自动重试 / 兜底机制
企业级 RAG / 语义检索系统的完整建设经验（非 demo 级别），含上下文工程与长上下文管理
生产级数据管道经验（采集、处理、结构化存储、多维检索）
分布式系统、状态管理与故障恢复的生产级经验
工作流引擎 / 状态机 / 长时间运行任务系统，以及多 Agent 通信与协同调度
知识图谱、企业知识管理平台，或 NLP / 信息抽取 / 搜索推荐方向的背景
企业级安全合规体系（身份认证、权限控制、审计）的落地经验
大规模在线服务的稳定性与可观测性建设
有开源项目主导经验或技术社区公开输出；持续关注硅谷 Agent / Harness / LLM 编排前沿
我们提供什么
定义级的技术挑战：企业级 AI Agent 平台没有现成标准答案，你做的会成为这个方向的早期实践。
真正的决策权与动手空间：精干小团队，你的判断直接落地为产品，不会被层层评审稀释。
AI-Native 工程文化：团队积极用 AI 辅助开发，让你把精力放在设计判断与实验上，而非重复编码。
真实业务的反馈闭环：HR 招聘、AI 短剧、营销投流都跑在你做的平台上，效果立刻可见。"
软件架构师（机器人）
南京·秦淮区天安数码城9栋一目科技 | 本科 | 2年以上
25-40k·16薪
岗位定位
主导机器人云端、调度系统、后台服务等架构设计与落地，深耕业务场景，支撑多场景规模化落地。
核心职责
1. 主导机器人云端、调度、设备接入等核心模块架构设计，输出落地方案，适配业务长期需求。
2. 聚焦机器人场景选型适配技术栈，主导技术方案论证、落地与优化，解决架构瓶颈。
3. 识别技术风险并制定防控方案，关注行业前沿技术，保障系统技术性。
任职要求
核心技能要求
1. 精通Go/Java/Python/C/C++一种或多种，具备扎实编程基础及对应生态经验，有丰富机器人软件开发实践。
2. 5年+软件研发、3年+机器人领域架构设计经验，熟悉分布式、微服务等核心技术，能独立设计高可用架构。
3. 精通机器人业务逻辑，熟悉状态管理、任务调度等核心模块，熟悉ROS2通信机制，能结合场景优化架构。
4. 专项技能（满足一种以上）：
- 云端/调度：精通机器人分布式调度设计，具备设备接入、大规模并发处理经验。
- Python：精通机器人数据处理、仿真工具开发，熟悉SLAM/导航/感知对接逻辑。
- 前端/全栈：精通机器人Web控制台/上位机开发，具备地图可视化、远程控制等经验。
5. 熟悉敏捷开发，具备机器人业务需求分析、方案落地及全流程技术把控能力。
经验要求
1. 本科及以上相关专业，5年+研发、3年+机器人架构经验，2年+机器人相关业务经验。
2. 有物流/服务/工业机器人场景架构设计经验者优先。"
