About this Agent/AI研发工程师 role at LingoAce
职位描述
我们正在寻找一位兼具扎实传统后端架构能力与敏捷 AI 落地思维的 Agent 技术研发工程师。你会深扎于全球教育业务场景（智能服务、业务流程自动化、AI 导师）的系统构建者。你将负责设计并实现企业级 Agent 框架，将内部复杂的业务流转化为高效的智能体协同网络，探索 AI 原生应用的创新边界，让 AI 技术转化为清晰可见的业务价值。
工作职责
1、AI技术探索与落地：负责跟踪并研究 LLM、多模态、Agent、Agent OS 等前沿 AI 技术，探索其在企业办公协同、数据大脑、流程自动化等场景下的落地应用。
2、AI 协作接口研发：设计并搭建高效的 AI 协同接口规范，支持内部和2C的各种业务场景使用。
3、Skills集成与标准化：负责 Skills、MCP的调研与打通，构建标准化连接器，实现 AI 模型与企业内部数据源、工具集（Tools）的无缝集成和场景化Skill提取。
4、智能体构建：基于业务需求设计并开发高可用的 AI Agent，优化 Prompt 工程、RAG（检索增强生成）流程，提升 AI 在复杂办公场景下的响应准确率与执行效率。
5、性能优化与维护：持续优化在实际应用中的推理延迟、成本及稳定性，协助解决产品研发过程中出现的性能相关问题。
任职资格
1、学历背景：本科及以上学历，计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业优先。
2、从业经验：5年以上后端系统开发经验，1年以上 AI 应用或算法开发经验，具备全栈开发经验者优先，有大型互联网公司背景者优先。
3、业务理解：对企业办公场景有敏锐的直觉，能将复杂 AI 技术转化为简洁的用户价值点。
4、技术能力：熟悉主流大模型技术架构。精通 Java，具备扎实的数据结构与算法功底。
5、加分项：熟悉 MCP 协议、LangChain、AutoGPT、LlamaIndex 等 Agent 开发框架。
我们相信以下心智特质是在AI时代里优秀 Agent/AI工程师
- 自驱的学习速率（Learning Velocity）：具备极强的技术敏感度与自学能力，能够在没有既定教材和课程的情况下，自发从零到一迅速掌握新技术、新工具并产生业务产出。
- 极高的模糊耐受度（Tolerance for Ambiguity）：面对业务场景、用户需求和 AI 输出高度不确定且“永远不完美”的常态（Permanently Underspecified），能够保持冷静，在模糊中厘清路径，主导推进系统演进。
- 深刻的业务/用户同理心（Customer/Business Empathy）：能够撕掉“程序员”的标签，坐在非技术人员（如教师、业务运营）身边，听懂业务话术背后的真实痛点，用技术赢取非技术团队的信任。
- 极致的交付肌肉（Bias to Ship over Perfect）：拒绝过度设计与完美主义（Perfectionism Killer）。崇尚“小步快跑，MVP 快速迭代”，愿意在本周就将粗糙但能跑的系统推到用户面前拿反馈，而不是闭门造车打磨一个月。
- 弹性的空杯心态（Ego Flexibility）：拥有极高情商与抗挫折能力。敢于承认错误，能够坦然接受尖锐的反馈，在讨论中愿意随时扔掉自己写了一周的代码，始终保持开放、不防御的心态。