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关于我们——
广东辛孚科技有限公司（辛孚） 成立于 2016 年，专注于流程行业核心工业软件和智能分析仪的自主研发，为石油、化工、空分、电力、煤化工、硅化工等行业提供自主可控的智能化解决方案。
我们拥有"国家qianren计划"专家 2 人、研发团队60人，是广东省"专精特新"企业和高新技术企业，承担多项省部级重大专项，拥有发明专利近 30 项、国际 PCT 专利 5 项。我们自主研发的流程模拟软件、物性库、计划排产软件、工业大数据 AI 应用等构成了智能化的"大脑"，智能分析仪则是实时感知工业物料的"眼睛"。
AI 智能体事业部正在将 AI Agent 技术与辛孚已有的工业软件和行业 know-how 深度结合，打造一套面向工业领域的 AI 智能体产品。我们正在寻找事业部的核心开发工程师，负责平台的技术架构和核心开发。
为什么开设这个岗位——
•辛孚在流程工业深耕近 10 年，积累了流程模拟、物性库、排产优选、智能分析仪等核心技术。我们要把这些能力封装成 Skill 和 MCP 服务，通过 AI Agent 平台重新释放
•事业部需要一位精通 Agent 架构的高级开发工程师来设计和构建这个平台的技术底座
•你不是在做一个 Demo 或调用 API 的包装层——你要构建的是一套可商用、可扩展的工业 AI Agent 平台
•辛孚已有的工业软件 API 和行业数据是你的技术起点，你要做的是用 Agent 架构把它们连接起来
你会做什么——
•设计平台架构： 从零设计工业 AI Agent 平台的技术架构——Agent 编排引擎、Skill 注册和执行框架、MCP 协议层、LLM 接入和调度层
•构建核心系统： 开发 Agent 平台的核心模块，包括任务规划、工具调用、上下文管理、多轮对话、错误恢复等关键能力
•封装工业能力： 将辛孚已有的流程模拟、物性库、排产优选等工业软件能力封装为标准化的 Skill，设计并实现 MCP 接口供外部系统接入
•对接国产大模型： 设计 LLM 接入层，支持私有化部署的国产大模型接入和调度，处理模型推理优化、上下文窗口管理、多模型切换等工程问题
•推向生产： 负责系统在客户侧国产服务器上的私有化部署，确保平台在工业环境下的性能、稳定性和安全性
•用 AI Coding 驱动效率： 团队深度采用 AI Coding 方式开发，熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor ，用 AI 辅助完成架构设计、编码、测试和文档，最大化个人产出
•和产品经理说同一种语言： 与产品经理紧密协作，将产品需求翻译为技术方案，在技术可行性和产品目标之间找到最优解
•建立技术体系： 编写技术文档、API 规范和开发指南，建立 CI/CD 流水线，为后续团队扩展打好基础
•全程跟到底： 产品导入和验证期，参与客户现场的技术方案讲解、部署实施和问题排查，确保系统在真实工业场景中跑通
我们看重什么——
你需要"主修"的（核心能力）
•Agent 系统架构能力： 深入理解 Agent 架构模式（ReAct、Planning、Tool-use）的实现原理和适用边界。有过 Skill/Plugin/Extension 机制或 MCP/协议层的设计和实现经验。理解 Function Calling 的实现细节。能在白板上画出 Agent 平台的架构并解释关键决策
你需要"辅修"的——
•平台工程化能力： 有将 AI 系统从原型推向生产的经验。熟悉 API 设计、微服务架构、容器化部署。能处理生产环境的性能和稳定性问题
你需要"辅修"的（续）
•AI Coding 能力： 团队深度采用 AI Coding 方式开发，你需要熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor ，将 AI 辅助融入日常的架构设计、编码、测试和文档工作中
加分项——
•有流程工业、制造业、能源等行业的系统开发经验
•对主流 Agent 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen、Dify 等）有深入研究和自己的技术判断，而不只是调用过 API
•有国产大模型（通义千问、智谱 ChatGLM、百川、DeepSeek 等）的私有化部署和接入经验
•有国产服务器环境下的系统部署和适配经验
•自己从零搭建过 Agent 系统或 LLM 应用平台（不是使用现成框架的 Demo）
•除 Python 外，熟悉 Java 或 .NET Core 为加分
•有开源项目贡献或技术博客
谁会在这里如鱼得水——
•对 Agent 架构有真正的技术深度，不只是调用过框架 API
•享受从零构建系统的过程，能在没有现成方案时自己找到路
•善于用 AI Coding 工具放大自己的产出，一个人能顶一个小团队
•有"平台思维"——设计的系统要能扩展、能复用，而不是堆砌功能
•能和非技术人员高效沟通，把复杂技术问题解释清楚
•对工业应用有好奇心，愿意理解"不性感但真实"的业务场景
我们的工作方式——
•团队精小，AI Coding 驱动： 当前先招 1 人，团队深度采用 AI Coding 方式来驱动产品开发。这意味着你需要用 AI 工具最大化个人产出，而不是等团队扩编
•节奏快，交付压力大： 平台从零开始构建，前 6 个月需要快速出 MVP。你需要在"做对"和"做快"之间持续做判断
•技术决策空间大： 你是事业部的核心开发者，技术选型和架构决策你有充分的话语权。但决策空间大也意味着要为技术方向负责
•不确定性高： 工业 AI Agent 平台没有现成的参考答案。好消息是辛孚近 10 年的行业积累和现有技术是你的起点
•私有化部署： 客户侧部署在国产服务器上，使用私有化部署的国产大模型。你需要适应这个技术约束，而不是依赖云端 API
•需要理解业务： 你不能只写代码——你需要理解流程工业的基本概念，才能设计出合理的 Skill 和 MCP 架构
广东辛孚科技有限公司（辛孚） 成立于 2016 年，专注于流程行业核心工业软件和智能分析仪的自主研发，为石油、化工、空分、电力、煤化工、硅化工等行业提供自主可控的智能化解决方案。
我们拥有"国家qianren计划"专家 2 人、研发团队60人，是广东省"专精特新"企业和高新技术企业，承担多项省部级重大专项，拥有发明专利近 30 项、国际 PCT 专利 5 项。我们自主研发的流程模拟软件、物性库、计划排产软件、工业大数据 AI 应用等构成了智能化的"大脑"，智能分析仪则是实时感知工业物料的"眼睛"。
AI 智能体事业部正在将 AI Agent 技术与辛孚已有的工业软件和行业 know-how 深度结合，打造一套面向工业领域的 AI 智能体产品。我们正在寻找事业部的核心开发工程师，负责平台的技术架构和核心开发。
为什么开设这个岗位——
•辛孚在流程工业深耕近 10 年，积累了流程模拟、物性库、排产优选、智能分析仪等核心技术。我们要把这些能力封装成 Skill 和 MCP 服务，通过 AI Agent 平台重新释放
•事业部需要一位精通 Agent 架构的高级开发工程师来设计和构建这个平台的技术底座
•你不是在做一个 Demo 或调用 API 的包装层——你要构建的是一套可商用、可扩展的工业 AI Agent 平台
•辛孚已有的工业软件 API 和行业数据是你的技术起点，你要做的是用 Agent 架构把它们连接起来
你会做什么——
•设计平台架构： 从零设计工业 AI Agent 平台的技术架构——Agent 编排引擎、Skill 注册和执行框架、MCP 协议层、LLM 接入和调度层
•构建核心系统： 开发 Agent 平台的核心模块，包括任务规划、工具调用、上下文管理、多轮对话、错误恢复等关键能力
•封装工业能力： 将辛孚已有的流程模拟、物性库、排产优选等工业软件能力封装为标准化的 Skill，设计并实现 MCP 接口供外部系统接入
•对接国产大模型： 设计 LLM 接入层，支持私有化部署的国产大模型接入和调度，处理模型推理优化、上下文窗口管理、多模型切换等工程问题
•推向生产： 负责系统在客户侧国产服务器上的私有化部署，确保平台在工业环境下的性能、稳定性和安全性
•用 AI Coding 驱动效率： 团队深度采用 AI Coding 方式开发，熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor ，用 AI 辅助完成架构设计、编码、测试和文档，最大化个人产出
•和产品经理说同一种语言： 与产品经理紧密协作，将产品需求翻译为技术方案，在技术可行性和产品目标之间找到最优解
•建立技术体系： 编写技术文档、API 规范和开发指南，建立 CI/CD 流水线，为后续团队扩展打好基础
•全程跟到底： 产品导入和验证期，参与客户现场的技术方案讲解、部署实施和问题排查，确保系统在真实工业场景中跑通
我们看重什么——
你需要"主修"的（核心能力）
•Agent 系统架构能力： 深入理解 Agent 架构模式（ReAct、Planning、Tool-use）的实现原理和适用边界。有过 Skill/Plugin/Extension 机制或 MCP/协议层的设计和实现经验。理解 Function Calling 的实现细节。能在白板上画出 Agent 平台的架构并解释关键决策
你需要"辅修"的——
•平台工程化能力： 有将 AI 系统从原型推向生产的经验。熟悉 API 设计、微服务架构、容器化部署。能处理生产环境的性能和稳定性问题
你需要"辅修"的（续）
•AI Coding 能力： 团队深度采用 AI Coding 方式开发，你需要熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor ，将 AI 辅助融入日常的架构设计、编码、测试和文档工作中
加分项——
•有流程工业、制造业、能源等行业的系统开发经验
•对主流 Agent 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen、Dify 等）有深入研究和自己的技术判断，而不只是调用过 API
•有国产大模型（通义千问、智谱 ChatGLM、百川、DeepSeek 等）的私有化部署和接入经验
•有国产服务器环境下的系统部署和适配经验
•自己从零搭建过 Agent 系统或 LLM 应用平台（不是使用现成框架的 Demo）
•除 Python 外，熟悉 Java 或 .NET Core 为加分
•有开源项目贡献或技术博客
谁会在这里如鱼得水——
•对 Agent 架构有真正的技术深度，不只是调用过框架 API
•享受从零构建系统的过程，能在没有现成方案时自己找到路
•善于用 AI Coding 工具放大自己的产出，一个人能顶一个小团队
•有"平台思维"——设计的系统要能扩展、能复用，而不是堆砌功能
•能和非技术人员高效沟通，把复杂技术问题解释清楚
•对工业应用有好奇心，愿意理解"不性感但真实"的业务场景
我们的工作方式——
•团队精小，AI Coding 驱动： 当前先招 1 人，团队深度采用 AI Coding 方式来驱动产品开发。这意味着你需要用 AI 工具最大化个人产出，而不是等团队扩编
•节奏快，交付压力大： 平台从零开始构建，前 6 个月需要快速出 MVP。你需要在"做对"和"做快"之间持续做判断
•技术决策空间大： 你是事业部的核心开发者，技术选型和架构决策你有充分的话语权。但决策空间大也意味着要为技术方向负责
•不确定性高： 工业 AI Agent 平台没有现成的参考答案。好消息是辛孚近 10 年的行业积累和现有技术是你的起点
•私有化部署： 客户侧部署在国产服务器上，使用私有化部署的国产大模型。你需要适应这个技术约束，而不是依赖云端 API
•需要理解业务： 你不能只写代码——你需要理解流程工业的基本概念，才能设计出合理的 Skill 和 MCP 架构
2026-04-10 13:44
IP属地：广东
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