技术总监（IC）

岗位定位 我们是一家AI原生公司，正在构建以 Agent / 大模型为核心生产力的新一代产品与工程体系。这个岗位不是传统意义上的带团队技术管理岗，而是一个高阶 IC 角色：你需要具备技术负责人级别的判断力、架构能力和交付能力，能够借助 AI Agent 与大模型工具，独立拆解复杂问题、设计系统、编写核心代码，并推动 0-1 产品从想法走向可运行、可验证、可交付。 岗位职责 负责 AI Native 产品从 0 到 1 的技术方案设计、系统架构、核心模块开发与交付落地。 面向不确定需求，完成技术判断、问题拆解、路线选择、风险识别、里程碑规划与结果验收。 深度使用 Agent、AI Coding、大模型工具链，将复杂研发任务拆解为可执行工作流，驱动多 Agent 协同完成开发、测试、文档、调研、验证等任务。 亲自下场解决核心技术问题，包括 Agent Runtime、RAG、工具调用、工作流编排、后端服务、数据链路、评测体系、工程稳定性等。 设计并实现可迭代、可观测、可评估的 AI 应用工程体系，沉淀 Prompt、Agent Spec、测试用例、评估集、工程模板和技术规范。 对关键技术路线进行判断，包括模型选型、Agent 框架、向量检索、上下文管理、工具协议、任务编排、部署架构、成本与性能优化等。 与产品、业务、设计等角色协作，将业务目标转化为可执行的技术方案，并对最终交付结果负责。 在没有传统团队管理职责的前提下，以技术负责人方式组织 AI Agent 和外部协作资源，完成类似“小型虚拟团队”的研发交付。 任职要求 10 年以上软件研发或架构经验，有技术负责人、架构师、技术总监、研发负责人或核心 IC 经验。 具备扎实的工程能力，能独立完成系统设计和核心代码开发，不只做方案、不只做管理。 有复杂系统从 0 到 1 的交付经验，能在需求不清晰、资源有限、节奏快速的环境中推动结果。 熟练使用至少一种主流后端语言，如 Python、Go、Java、TypeScript / Node.js 等。 熟悉大模型应用工程，理解 RAG、Agent、Function Calling、Workflow、Prompt Engineering、上下文管理、模型评测等关键概念。 深度使用过 Cursor、Claude Code、Codex、Copilot、Cline、Dify、Coze、LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、MCP 等工具或框架中的一种或多种。 具备技术判断力，能评估方案是否可行、成本是否合理、系统是否稳定、交付是否达标。 有管理或项目统筹经验，但愿意回到一线，以 IC 身份亲自做架构、写代码、验收结果。 加分项 有 AI Agent、AI Coding、AI Workflow、RAG、企业知识库、智能助手、自动化研发平台等实际落地经验。 有创业公司、0-1 产品、海外 AI Native 团队或高强度原型验证经验。 有搭建 Agent Harness、评测体系、自动化测试、灰度发布、可观测平台的经验。 有多 Agent 协作、MCP Server、工具调用协议、沙箱执行、代码智能体相关实践。 有云原生、分布式系统、高并发后端、数据平台、DevOps / SRE、LLMOps 经验。 有技术团队管理经验，理解如何拆任务、定标准、做验收，并能把这套能力迁移到 Agent 协作模式中。 我们不寻找 只做团队管理、不愿意写代码的人。 只会调用大模型 API、缺少系统工程能力的人。 只做 Demo，无法把产品稳定交付上线的人。 只等明确需求，不能主动拆解问题和判断方向的人。 你会得到 直接参与 AI Native 产品从 0 到 1 的核心建设。 高自由度、高责任边界的技术决策空间。 以 Agent 为生产力核心的新型研发方式。 一个更像“硅谷 AI Native IC Lead”而不是传统管理岗的角色。