北京 python 招聘（工资待遇要求）

广州，非外包，支持线上面试。

我们是一家 AI ToB SaaS 产品公司，正在招聘高级 AI 应用开发工程师。
希望你首先是一名工程能力扎实、能够独立负责核心模块的 Python 工程师，同时具备真实的 AI Agent产品研发与生产落地经验。

纯算法、纯模型训练岗位，也 Dify / Coze 工作流配置岗勿投递。

岗位职责
1. 负责公司 AI ToB SaaS 产品核心研发，独立承担 AI Agent、RAG、Tool / Skill、Workflow 等核心模块的设计、开发与持续迭代；
2. 基于 Python + FastAPI / Flask / Django 开发后端服务，负责 API、数据模型、任务调度、状态管理、缓存等核心能力建设；
3. 负责 Agent 工程化落地，包括 Tool Calling、Context / Memory、状态持久化、结构化输出、任务恢复、失败重试及降级兜底；
4. 负责 RAG 全链路建设与优化，包括文档解析、Chunk、Embedding、混合检索、Rerank、Metadata、引用溯源及效果评测；
5. 接入 OpenAI、Claude、DeepSeek 等主流模型，根据业务场景持续优化模型效果、响应延迟及 Token 成本；
6. 负责核心系统性能与稳定性建设，处理慢 SQL、缓存、并发、异步任务、接口性能及线上故障等实际工程问题；
7. 参与 AI 应用评测与优化，通过 Trace、Eval、Bad Case 等方式持续提升 Agent / RAG 效果；
8. 深度使用 Claude Code / Codex 等 AI Coding 工具进行需求拆解、编码、测试、Debug、重构及 Code Review；
9. 参与系统架构设计和技术方案评审，对核心模块的工程质量、可维护性和*终交付结果负责；
10. 根据项目需要参与 React基础前端开发及接口联调。

任职要求
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先；
2. 3年以上软件研发经验，Python 为主要开发语言，具备扎实的 Python 后端开发能力；
3. 熟练使用 FastAPI / Flask / Django 至少一种 Web 框架，具备成熟的 API、数据模型及后端系统设计能力；
4. 有真实 AI Agent / RAG 产品研发及生产落地经验，至少独立负责过一个 AI 产品或核心模块；
5. 熟悉 Agent / Workflow、Tool Calling、Prompt Engineering、Embedding、RAG、Context / Memory、结构化输出等 AI 应用开发能力；
6. 熟悉 LangGraph / LangChain / LlamaIndex / OpenAI Agents SDK 等至少一种框架，并理解框架背后的基本设计逻辑；
7. 熟悉 MySQL / PostgreSQL 等关系型数据库及 Redis，具备表结构设计、索引、SQL 优化及缓存设计经验；
8. 熟悉异步编程、Docker、Linux、Git，具备生产环境部署、日志排查、性能分析和线上问题处理能力；
9. 熟练使用 Claude Code / Codex / Curs等 AI Coding 工具，同时能够独立判断、Review 和修正 AI 生成代码；
10. 具备较强的系统设计、问题分析和 Owner 意识，能够独立完成：
需求理解 → 技术方案 → Agent / Workflow 设计 → 开发 → 测试 → 上线 → 排障 → 持续优化

加分项
有生产级 Multi-Agent / Agentic Workflow 项目经验；
有 MCP / Skill / Agent Harness / OpenAI Agents SDK 实践；
有 LangSmith / Langfuse / Trace / Eval / Bad Case 体系建设经验；
有高并发、复杂异步任务、状态机、性能优化或稳定性治理经验；
有 AI ToB SaaS、企业服务或复杂业务系统研发经验；
有持续维护的 GitHub / 开源项目，或独立开发并上线过真实 AI 产品；
有海外 AI 产品研发经验或良好的英文技术资料阅读能力；
熟悉 React / TypeScript，具备基础全栈交付能力。

我们重点看
Python 工程能力 + AI 应用落地能力，两项缺一不可。

相比简历里写了多少 LangGraph、MCP、RAG、Multi-Agent，我们更关注：
是否真正做过复杂 Python 后端系统；
是否真正做过生产级 Agent / RAG 产品；
是否处理过数据库、缓存、异步、性能和线上问题；
是否能讲清楚技术方案为什么这样设计；
是否能独立负责核心模块并完成上线交付；
是否能够持续处理 AI 应用中的效果、稳定性、延迟、成本和 Bad Case。
先是一名能独立扛活的高级 Python 工程师，再是一名真正做过生产级 Agent 产品的 AI 应用工程师。