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旧金山湾区职位: Agent Product Engineer, Full-stack

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  •   fancyfrees · 8h 59m ago · 126 views
    旧金山湾区职位:Agent Product Engineer, Full-stack
    说实话要求不低薪资也不低,重要性也很高
    微信:fancyfrees
    定位; 创始团队早期产品工程师(不看年限,看产出)
    技术栈: 全栈(前端 + 后端)
    领域背景:AI 工具 /agent 工作流 / 复杂 SaaS
    职责边界: 端到端 owning 一个 agent 产品,而非只写 feature
    汇报对象: 直接与创始人和 PM 一起做决策
    #全栈 #招聘 #产品
    Must have
    强全栈工程师:前端、后端都能独立写出 production 级代码
    有实战作品:做过 AI 工具、agent 工作流或复杂 SaaS 产品(创始 / 早期工程师背景优先)
    懂 agent 架构:以 memory 、tools 、scheduling 、execution 、evaluation 的视角思考,而不是做一次性 feature
    深度使用 AI 工具但不盲从:会自己验证和判断 AI 的输出
    能在模糊中决策:习惯不确定性,会做可逆的决策,并能把 tradeoff 讲清楚
    想要真正的产品 ownership:愿意和 PM / 创始人一起推动方向,而不是等一份写好的 spec
    拿得出手的作品:你建过什么、建得多快、扛不扛得住 —— 用结果说话

    Strongly preferred
    对 AI-assisted vs. AI-first 有真实、成型的观点:一旦彻底转向 AI-first ,开发方式(写码、调试、测试、文档、调研)到底会怎么变
    有从 0 到 1 的创业经验
    我们不按工作年限定级别。衡量标准只有三个:你能建出什么、效率多高、迭代多快。

    What you'll do
    端到端、全栈地构建 agent 产品:创建、执行、记忆、工具调用、调度、人工审核
    交付让 agent 工作流真正跑在生产环境的后端服务和 API
    设计 "agent 自主决策 vs. 需要人工审批" 的边界,并让用户在界面上清楚感知
    在 AI-first 模型下重新定义 "开发本身" 如何完成 —— 写码、调试、测试、文档、研究 —— 而不是在旧流程上堆 AI 工具
    与创始人和其他工程师直接决定 "做什么、为什么做"
    把用户反馈和数据快速变成迭代,持续拉高可靠性、易用性和速度的上限

    Why this role matters
    还没有人真正解决 "AI agent 该如何被构建、被信任、被改进"。你在这里做的每一个决策,都会成为后续所有 agent 产品被衡量的基准。这个角色不适合想要 "边界清晰、范围干净" 问题的人 —— 它属于想离问题本身更近的工程师。
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