工程负责人（AI与自动化产品）

岗位职责

• 工作地点：DGS – India（要求与美国东部时间有重叠工时）
• 12-16 年专业软件工程经验，精通 Python
• 具有领导或管理工程师团队的成熟经验——代码审查、指导、成长规划——而不仅是个人贡献
• 具有使用 Python（FastAPI、Flask 或类似框架）设计和构建生产级 API 以及包括 React + Tailwind CSS 前端的全栈应用的丰富经验
• 扎实的关系型数据库经验——模式设计、规范化、查询性能——Postgres 优先
• 熟练使用 Claude Code 或类似 AI 辅助开发工具，包括智能体编码模式和上下文管理——并有能力建立团队有效使用的标准
• 具有将 LLM API（Claude、OpenAI 或同等）集成到生产系统的经验——系统提示词设计、结构化输出解析、多模态输入处理
• 具有工具使用/函数调用模式的实战经验——定义工具模式、验证参数、处理工具结果、链式调用以及基本的失败/重试行为管理
• 扎实的上下文工程基础——上下文窗口管理、token 预算、长文档处理策略以及检索/上下文选择模式
• 了解 AI 系统中的提示词注入、对抗性输入和不可信文档风险；能够为外部简报、投放单、平台导出等模型可读输入设计防护栏
• 具有使用 OAuth 集成第三方平台 API 的经验（任何领域）——通用能力，不限于特定平台
• 具备生产系统密钥管理和凭据安全实践的工作知识，最好包括 Azure Key Vault 或同等托管密钥工具
• 扎实掌握 QA 实践、数据质量工程和 AI 评估：单元和集成测试、数据验证、黄金数据集、回归评估、结构化输出检查和可观测性
• 对人在回路（human-in-the-loop）AI 系统有实际理解——裁决工作流、标注样例、按参数/类别衡量准确率、反馈回路和质量门禁
• 具有云基础设施（Azure 优先）和现代部署模式的经验：容器、CI/CD、托管标识、对象存储和后台作业/工作流执行
• 具有实现后台处理或工作流模式的经验——队列、定时任务、重试、幂等性、状态跟踪和运营监控
• 出色的书面和口头沟通能力，能够在分布式境内（美国）和离岸（印度）团队间协作
• 接触过超越原生 API 调用的 LLM 应用和工作流框架：LangChain、LangGraph、CrewAI、Temporal、Azure Durable Functions、Celery/RQ 或同等智能体/工作流工具——在后续阶段产品组合扩展到持久化多步自动化时很有用