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Python开发工程师 · AI Agent & 风控基础设施

NiubiStar

远程 · 全球远程

推荐岗位全职全球远程远程协作

作为 NiubiStar 的核心开发成员,你将负责构建支撑全球交付网络的高可靠 AI Agent 系统。你的工作重点在于将 LLM 与风控对抗逻辑深度结合,通过工业级的 Python 实践,确保护航系统在复杂、高并发的全球开源生态环境中稳定运行。

适合具备强 Python 工程能力、能把前沿模型能力真正落到生产系统,并乐于在真实复杂压力下建设稳定智能体基础设施的资深工程师。

关于 NiubiStar

NiubiStar 诞生于开发者社区,成长于全球数字化浪潮。作为一家完全远程协作的科技服务机构,我们已经为全球超过 1,00000 个活跃的开源项目及科技巨头提供了核心增长支持。我们的使命是打破开源项目初期的“冷启动”壁垒,通过专业化的人工调度与技术干预,确保每一个优秀的项目都能获得其应有的关注度。为了应对 2026 年激增的全球需求,我们正在全球范围内招募精英人才,共同构建一个跨时区、高响应、极度保密的交付网络。

这个岗位为什么值得加入

  • 你将直接参与全球交付系统背后的核心控制平面建设。这不是一个“Demo Agent”岗位,而是会真正影响系统可靠性、任务执行质量与运营安全性的核心工程角色。
  • 技术广度和深度兼具。你会同时接触智能体编排、LLM 评估与调优、自动化 Workflow、分布式系统、存储接入与风控对抗逻辑,不是单点开发岗位。
  • 你会与产品、前端、设计团队紧密协作,把前沿生成式 AI 能力落成稳定、可扩展、可持续演进的产品功能,而不是停留在实验阶段。
  • 这个岗位高度看重工程判断力。我们希望你能独立调研、从 0 到 1 快速验证,并在工程完备性与业务交付速度之间做出成熟权衡。

岗位介绍

  • 你是一名聚焦 Python 原生 AI Agent 基础设施的高级后端工程师。
  • 你的使命是建设并优化可用于生产环境的后端系统,将 LLM 推理能力、Workflow 编排和风控策略稳定结合起来。
  • 你需要把偏研究性质的 AI 能力,真正落成可维护、可观测、可扩展的工程系统。

核心职责

  • Agent 模块开发与架构优化:负责 AI Agent 核心功能模块的研发与性能调优,编排复杂业务 Workflow,产出高内聚、低耦合的可维护代码。
  • LLM 深度实践与调优:深度参与 LLM API 调用策略优化、开源模型微调(Fine-tuning)及评估,提升系统在长上下文、复杂指令遵循下的可靠性与响应延迟。
  • 自动化链路构建:设计并实现智能体与异构 API、向量数据库及分布式存储的交互协议,实现端到端的任务执行自动化与数据闭环。
  • 技术产品化落地:协同跨职能团队(PM、Frontend、UI),将前沿生成式 AI 技术转化为稳定、可扩展的工程化产品功能。
  • 垂直领域应用建模:针对开发者增长、项目合规性评价等垂直场景,提供深度定制的技术解决方案。
  • 前沿技术演进:持续跟踪多智能体协作(Multi-Agent Systems)、强化学习(RL)及具身智能等前沿趋势,驱动 NiubiStar 技术栈的持续迭代。

需要解决的问题

  • 当模型行为、上游 API 与风控约束同时变化时,如何保持 Agent Workflow 的稳定可靠?
  • 如何在不牺牲可观测性、韧性与可控性的前提下,持续降低延迟并提升复杂指令执行质量?
  • 如何把开发者增长、项目合规性评价等垂直场景,沉淀为可复用、架构清晰的后端能力?

成功标准

  • 核心 Agent 服务在复杂、高并发生产负载下保持稳定,且能被团队持续高效迭代。
  • 模型调用与 Workflow 链路在延迟、可靠性与执行质量上取得明确提升。
  • 你构建的系统能够沉淀为新 AI 产品能力的复用型工程底座。

任职要求

  • 专业背景:计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业,本科及以上学历。
  • 核心工程能力:5 年以上商业化后端开发经验。精通 Python 及其异步生态,至少熟练掌握 Java / C++ / Go 其中的一种。具备深厚的算法功底与系统设计抽象能力。
  • Agent 生态理解:深度理解 LangGraph、AutoGen、Dify、MetaGPT 或 Agentscope 等至少一种框架的底层原理,有生产环境下的 AI Agent 落地案例。
  • 系统底层经验:具备大规模分布式系统设计、多线程 / 并发模型开发经验。熟练掌握 Linux 生产环境运维及高性能 Shell 脚本编写。
  • 综合素质:具备卓越的技术调研能力,能独立完成复杂需求的从 0 到 1 原型验证;逻辑严密,能在高压力的远程协作环境下平衡工程完备性与业务交付速度。
  • 模型工程:具备实际的模型预训练、微调或 RAG 优化经验,理解 Transformer 架构及常见风控对抗策略。

这个岗位不是什么

  • 这不是一个只做 Prompt 实验、无需对生产系统结果负责的岗位。
  • 这也不是一个脱离模型能力、系统性能与产品落地的传统 CRUD 后端岗位。

岗位福利

  • 薪资:25,000 - 30,000 CNY / Month + 绩效激励。
  • 工作模式:100% 结果导向的远程协作。
  • 响应窗口:需在 EST(美东时间)09:00 - 17:00 保持实时响应同步,以确保全球风控系统的实时稳定性。
  • 激励机制:具备竞争力的底薪 + 实时响应奖金 + 项目交付分红。

工作方式

  • 这是一个完全结果导向的远程岗位,不看表面忙碌度,只看真实交付。
  • 需在 EST(美东时间)09:00 - 17:00 保持高响应,以支撑全球风控系统的实时稳定运行。
  • 我们希望你能在高并发、跨团队协作压力下依然保持独立推进能力、清晰沟通和工程精度。

平等就业机会声明

  • NiubiStar 为所有员工和求职者提供平等就业机会。
  • 我们不会因种族、肤色、宗教、性别、国籍、年龄、残疾或其他受保护身份而区别对待。
  • 我们致力于打造一个公平、包容、高信任的全球化工程协作环境。