高级全栈工程师
强后端底盘的架构型全栈工程师
关于可见信号
你将负责可见信号核心产品的全栈工程建设，把信息源接入、数据处理、模型调用、Agent 服务、权限控制、任务调度、数据沉淀和前端体验连接成稳定、可扩展、可复用的系统。
我们是一支 AI Native 的初创团队，正在构建面向高价值信息处理与复杂决策场景的 AI 系统。核心问题是把分散、嘈杂、持续变化的外部信息，转化为可追溯、可调用、可复用的判断资产。
团队底层能力围绕一条持续运转的信息链路展开——选源、抓取、处理、校验、分析、输出、沉淀。我们把 Agent、工作流、Prompt、Skill、数据资产和服务端能力持续工程化，形成可复用的产品与组织能力。
你会做什么
我们希望你是一个强后端底盘的架构型全栈工程师——既能快速把产品跑起来，也能从一开始把关键系统边界想清楚。你会同时面对数据、模型、Agent 与前端体验，是核心系统的主要建设者。
产品前后端架构与开发
负责核心产品的前后端架构设计与开发，推动从原型到可交付系统的工程化落地。
信息接入与数据处理底座
建设信息源接入、数据抓取、文件解析、清洗入库、结构化处理等基础能力，并构建数据校验、证据溯源与质量评估，保证下游判断可追溯、可复用。
模型调用与 Agent 后端
构建模型调用链路（流式输出、结构化返回、工具调用、缓存、重试、降级与调用记录），为 Agent 工作流提供任务调度、状态管理、权限校验与结果存储等稳定后端支撑。
核心数据模型设计
设计支撑信息、证据、对象、项目、用户、任务、输出物等长期沉淀资产的数据模型，为未来 ToB / ToC 场景预留权限、租户与交付方式的可扩展性。
我们看重
我们希望你是一个强后端底盘的架构型全栈工程师——既能快速把产品跑起来，也能从一开始把关键系统边界想清楚。你会同时面对数据、模型、Agent 与前端体验，是核心系统的主要建设者。
强交付能力
能从模糊需求中拆出核心模块，快速搭起可运行系统并持续迭代到稳定可用，愿意亲自下场写核心代码。
服务端底盘
理解数据模型、服务边界、接口契约、异步任务、缓存、权限、日志、异常治理与稳定性建设，能避免短期功能堆叠造成长期系统债务。
全栈产品感
已把 AI Coding 和 AI 辅助分析融入日常开发，能用 AI 提升代码理解、方案推演、测试生成、重构、排错效率，也能判断 AI 输出的边界与风险。
架构判断
能在速度和长期可维护性之间做取舍，知道哪些能力应该快速验证，哪些底层结构需要从一开始设计清楚。
加分项
AI / Agent / RAG 经验
有 AI 应用、Agent、RAG 或检索系统相关开发经验，熟悉 MCP、Function Calling 与主流模型 API。
抓取与数据清洗
有爬虫、反爬、内容抓取、文件解析、数据清洗经验。
多租户与私有化
有多租户、权限隔离、企业账号、审计日志、私有化部署经验。
运维与可观测性
熟悉 Docker、K8s、Prometheus、Grafana、OpenTelemetry 等工具。
架构师视角
能主导服务边界、接口契约和系统长期演进。
早期创业经历
有早期创业团队经历，习惯高密度协作、高速度迭代和高自主性工作方式。
你会拥有什么
从产品到平台的完整建设
参与一套 AI 信息系统从早期产品到长期平台的建设过程，不只调用模型，而是把信息源、数据处理、Agent、权限、输出与业务流程连接成持续运转的系统。
高密度工程问题积累
长期处理当前非常值得积累的一类工程问题：模型调用链路、异步任务、工具调用、结构化输出、证据追溯、数据抓取、权限隔离与可观测性。
AI Native 团队的协作密度
在真正 AI Native 的团队中工作，和产品、Agent、研究分析、内容处理、解决方案等角色高密度协作，把真实业务判断流程转化为系统能力。
完整 ownership 与平台视角
拥有较高技术主责和系统设计空间，在小团队环境中快速形成完整 ownership 和平台级工程能力。
如果这让你感到兴奋
投递简历
简历 + 你主导过的一段 0 到 1 系统建设经历发至邮箱。不必完整，有真实判断比格式完美更重要。