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关于我们
ArcherSmart.AI 由一支长期深耕制造业与 AI 的工程师团队创立，致力于将大模型能力真正落地到工业决策场景中。
我们正在构建新一代制造业智能决策系统，通过 AI 重塑生产排产、供应链资源调度与运营决策方式，帮助企业在复杂多变的环境中，实现更高精度的计划、更高效率的执行，以及更具韧性的运营能力。
目前公司已获得国内头部双币基金投资，正处于快速发展阶段，欢迎对「AI + 制造」有长期兴趣的伙伴加入我们，一起定义下一代工业系统。
Agentic AI 工程师
一、岗位介绍
我们正在寻找一位 Agentic AI 工程师，参与构建下一代基于 AI Agent 的生产力系统。
这个岗位不是传统 AI / NLP / 后端开发岗位，而是更偏向：
用 AI 构建系统，而不是写系统本身
你将直接参与从 0 → 1 设计和落地 AI Agent 在真实业务中的应用，包括但不限于：
- 智能工作流（multi-agent workflow）
- AI coding 自动化研发流程
- AI + 业务系统（如制造 / 供应链 / SaaS）的深度融合
---
二、核心职责
- 设计并实现 Agentic AI 系统（具备规划、执行、反馈能力）
- 构建 Multi-agent workflow（任务拆解、路由、工具调用）
- 将 LLM + Context Engineering + 外部 API 组合成可落地系统
- 使用 Cursor / Claude Code / Copilot 等工具构建 AI coding workflow
- 持续优化系统的：
- 成本（Token / latency）
- 稳定性（fallback / retry / evaluation）
- 可扩展性（模块化 agent / skill system）
---
三、我们真正看重的 3 件事
高强度 AI 使用经验
我们希望你是 AI 的“重度用户”，而不是“尝鲜用户”
- 每月有稳定的 LLM 使用量（建议 ≥ 数百美元 / 或同等强度）
- 熟悉不同模型的特点（GPT / Claude / open-source）
- 对以下问题有真实理解：
- 什么场景该用什么模型？
- Token 为什么会爆？
- prompt vs tool vs fine-tune 的边界在哪里？
---
Builder：做过东西
- 有通过 AI coding（如 Cursor / ChatGPT / Claude）完成项目的经验
- 做过至少一个：
- 开源项目 / side project / 内部工具
- 熟悉：
- GitHub / 部署 / 简单前后端 / API 调用
- 有以下经验加分：
- 自动化 workflow（例如 AI 写代码 → 自动测试 → 部署）
- Agent / RAG / workflow 系统实践
---
Reflector：有自己的方法论
- 写过：
- 技术博客 / Notion / GitHub Repo
- 或者能清晰表达：
- 你是如何用 AI 提效的？
- 你踩过哪些坑？
- 你如何设计一个 agent？
---
四、技术能力要求
- 熟悉 Golang / Python / Node.js 至少一种
- 熟悉 LLM 应用开发：
- Prompt Engineering
- Function Calling / Tool Use
- RAG（向量数据库）
- 熟悉以下框架（至少一个）：
- LangChain / ADK / Eino / 自研 agent framework
- 有工程化意识：
- Logging / Monitoring / Evaluation / Cost control
---
五、加分项
- 用 AI 实际赚过钱 / 提升过业务指标
- 构建过 multi-agent 系统
- 做过 AI coding workflow（PRD → code → test → deploy）
- 有较高的 GitHub 活跃度
- 对 AI 产品 / workflow 有强烈兴趣（不仅是技术）
---
六、我们提供什么
- 直接参与 Agentic AI 产品从 0 → 1 的构建
- 高自由度技术探索空间（不设技术边界）
- 与真实业务场景深度结合
- 有机会定义下一代 AI workflow
ArcherSmart.AI 由一支长期深耕制造业与 AI 的工程师团队创立，致力于将大模型能力真正落地到工业决策场景中。
我们正在构建新一代制造业智能决策系统，通过 AI 重塑生产排产、供应链资源调度与运营决策方式，帮助企业在复杂多变的环境中，实现更高精度的计划、更高效率的执行，以及更具韧性的运营能力。
目前公司已获得国内头部双币基金投资，正处于快速发展阶段，欢迎对「AI + 制造」有长期兴趣的伙伴加入我们，一起定义下一代工业系统。
Agentic AI 工程师
一、岗位介绍
我们正在寻找一位 Agentic AI 工程师，参与构建下一代基于 AI Agent 的生产力系统。
这个岗位不是传统 AI / NLP / 后端开发岗位，而是更偏向：
用 AI 构建系统，而不是写系统本身
你将直接参与从 0 → 1 设计和落地 AI Agent 在真实业务中的应用，包括但不限于：
- 智能工作流（multi-agent workflow）
- AI coding 自动化研发流程
- AI + 业务系统（如制造 / 供应链 / SaaS）的深度融合
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二、核心职责
- 设计并实现 Agentic AI 系统（具备规划、执行、反馈能力）
- 构建 Multi-agent workflow（任务拆解、路由、工具调用）
- 将 LLM + Context Engineering + 外部 API 组合成可落地系统
- 使用 Cursor / Claude Code / Copilot 等工具构建 AI coding workflow
- 持续优化系统的：
- 成本（Token / latency）
- 稳定性（fallback / retry / evaluation）
- 可扩展性（模块化 agent / skill system）
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三、我们真正看重的 3 件事
高强度 AI 使用经验
我们希望你是 AI 的“重度用户”，而不是“尝鲜用户”
- 每月有稳定的 LLM 使用量（建议 ≥ 数百美元 / 或同等强度）
- 熟悉不同模型的特点（GPT / Claude / open-source）
- 对以下问题有真实理解：
- 什么场景该用什么模型？
- Token 为什么会爆？
- prompt vs tool vs fine-tune 的边界在哪里？
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Builder：做过东西
- 有通过 AI coding（如 Cursor / ChatGPT / Claude）完成项目的经验
- 做过至少一个：
- 开源项目 / side project / 内部工具
- 熟悉：
- GitHub / 部署 / 简单前后端 / API 调用
- 有以下经验加分：
- 自动化 workflow（例如 AI 写代码 → 自动测试 → 部署）
- Agent / RAG / workflow 系统实践
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Reflector：有自己的方法论
- 写过：
- 技术博客 / Notion / GitHub Repo
- 或者能清晰表达：
- 你是如何用 AI 提效的？
- 你踩过哪些坑？
- 你如何设计一个 agent？
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四、技术能力要求
- 熟悉 Golang / Python / Node.js 至少一种
- 熟悉 LLM 应用开发：
- Prompt Engineering
- Function Calling / Tool Use
- RAG（向量数据库）
- 熟悉以下框架（至少一个）：
- LangChain / ADK / Eino / 自研 agent framework
- 有工程化意识：
- Logging / Monitoring / Evaluation / Cost control
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五、加分项
- 用 AI 实际赚过钱 / 提升过业务指标
- 构建过 multi-agent 系统
- 做过 AI coding workflow（PRD → code → test → deploy）
- 有较高的 GitHub 活跃度
- 对 AI 产品 / workflow 有强烈兴趣（不仅是技术）
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六、我们提供什么
- 直接参与 Agentic AI 产品从 0 → 1 的构建
- 高自由度技术探索空间（不设技术边界）
- 与真实业务场景深度结合
- 有机会定义下一代 AI workflow
2026-05-08 21:28
IP属地：广东
职位福利
本科1-3年Golang计算机相关专业Golang服务端开发经验中大型项目开发经验系统架构设计经验英语读写能力良好有工业软件开发经验有Agent开发经验
巨黍智能科技（深圳）有限公司
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