芯片设计智能平台开发工程师（全栈偏前端 / Agent 开发双方向）

负责芯片开发流程 AI 化平台的搭建、开发、测试、维护与全链路优化，保障平台服务的高可用性与稳定性。 深度协同芯片工程师、AI 算法工程师，基于一线业务场景与用户洞察，持续迭代工具能力与底层基础设施。 参与平台底层基础设施建设、智能体驾驭工程（Harness Engineering）搭建与深度优化、复杂业务 workflow 编排与落地，基于用户反馈与业务数据构建全链路迭代闭环，解决智能体在芯片垂直场景落地中的复杂工程问题。 探索并构建面向芯片垂直行业的智能体 (Agent) 全链路能力评估，沉淀行业化 AI 智能体落地的工程化标准与最佳实践。 持续收集、提炼用户反馈与业务需求，推动产品功能、用户体验与技术架构的全维度优化。 对应方向职责： 【前端全栈方向】负责平台前端架构设计、核心功能开发与用户体验优化，深度参与智能体驾驭工程能力的产品化封装，将大模型与多智能体核心能力转化为可交付、可迭代的产品化功能，完成前后端联调与全链路交付，支撑平台私有化部署的适配与落地。 【Agent 与后端开发方向】负责平台后端服务、多智能体系统的架构设计与核心开发，解决多智能体协同中的复杂工程问题；搭建 RAG 知识问答体系与行业知识库，建设检索、推理、执行全流程的评测与迭代体系，持续优化 AI 系统的任务处理能力与业务落地效果，保障平台私有化部署的稳定性与兼容性。

通用要求 计算机科学、软件工程、电气工程或相关领域硕士及以上学历。 具备 1 年及以上 AI 应用开发相关经验，熟悉大模型服务核心特性，对 AI 智能体技术落地与工程化有强烈的兴趣与实践热情。 掌握 coding agent 的能力，能熟练使用主流 coding agent 工具 / 框架辅助开发；懂得如何系统性 review 生成代码的质量，在保证功能交付的同时，注重代码的可维护性、可扩展性、安全性与工程化演进。 具备扎实的软件工程素养，良好的需求理解、跨团队协作与问题解决能力，能基于业务场景持续优化技术方案，解决智能体落地中的实际工程问题。 对电子设计自动化（EDA）、RTL 设计、芯片开发流程或软硬件协同设计有了解、相关经验或浓厚兴趣者优先。有企业级服务私有化部署、交付与运维相关经验者优先； 方向要求（满足其一即可） 【前端全栈方向】 具备全栈开发能力，精通 React、Next.js 等前端技术栈，能独立完成复杂前端页面、交互组件与业务流程的设计开发。 至少熟练掌握 Python/Node.js/Go 其中一门后端开发语言，能独立完成后端接口开发、联调与线上维护工作。 具备优秀的业务理解能力，能精准拆解用户需求，将大模型与智能体核心能力落地为可感知、可迭代的产品功能，有 To B 行业 AI 应用产品化落地经验者优先。 具备 Linux 开发环境下的开发与部署能力，有生产级应用的构建、交付与运维经验，有 To B 平台私有化部署交付、跨环境前端适配经验者优先。 【Agent 与后端开发方向】 具备扎实的后端工程能力，精通 Python/Node.js/Go 其中至少一门后端开发语言，有生产级后端服务、分布式系统的设计与开发经验。 具备多智能体系统设计与开发经验，能独立完成复杂任务的拆解、智能体编排与落地，熟悉至少一种主流 Agent 开发框架（包括但不限于 LangChain/LangGraph/DeepAgent、Pydantic AI、AutoGen、CrewAI、MetaGPT、OpenAI Agents SDK、Google ADK、AgentScope、DeerFlow）, 对上下文工程/Agent memory/沙箱配置/Long running agents有经验的优先。 具备 RAG 知识问答应用全流程开发经验，有行业知识库搭建、索引优化、检索效果评测体系建设的相关经验，能协同数据专家持续提升检索准确率与整体应用体验。 具备 Linux 开发环境下的全流程开发能力，有大模型应用平台、智能体驾驭工程（Agent Harness Engineering）、有多智能体系统私有化部署架构设计与落地经验者优先。