「关于我们」 专注工业 AI： PLANTCORE AI 是一家专注工业场景 AI 应用的初创公司。我们正在建设企业级 AI 原生 Agent 平台，把模型、工具、工作流、知识和企业系统连接起来，让 AI 参与真实的业务工作。 背景多元，合作开放： 团队成员背景多元，重视直接、友善的沟通，鼓励提出不同观点，也愿意一起讨论问题、寻找解决办法。 支持成长，也重视完整结果： 我们关注实际作品、系统思维和工程质量。你会与产品和工程同事紧密协作，参与从设计、实现到上线运行的完整过程。 灵活的工作方式： 工作时间为 10:00–18:00，支持弹性工作安排，每周可远程办公两天。 「岗位方向」 把模型和 Agent 能力做成企业用户真正能用的产品，从浏览器交互、服务端 API 一直做到容器部署和现场问题闭环。 「你会负责」 1. 建设 AI 开发工作台，包括 Agent、工作流、知识、工具、应用模板、运行记录和用量分析等产品能力。 2. 负责 React/TypeScript 前端及 BFF/后端服务，处理 SSE/WebSocket 流式交互、OpenAPI、SDK、错误模型和版本兼容。 3. 将模型调用、RAG、工具执行、人机审批和多 Agent 协作做成稳定、可理解、可配置的产品功能。 4. 实现产品级身份、权限、成本审计等能力；完成应用完整生命周期。 5. 集成优秀开源项目，并通过稳定接口隔离上游变化，保证后续可以升级和替换。 「希望你具备」 1. 有扎实的全栈基础，能独立做出完整功能。 熟练使用 TypeScript/React，以及 Rust、Go、Python 中至少一种服务端语言；能贯通交互、接口和数据模型，处理一条业务链路中的状态与异常。 2. 有把产品交付到实际使用的经验。 熟悉关系型数据库（如 PostgreSQL）和 Docker，能完成数据设计、部署与故障排查，并根据真实使用反馈持续改进。 3. 有工程判断，能做合理取舍。 能根据产品目标选择实现方式，判断什么时候复用现成组件、什么时候需要自己实现，兼顾开发速度、复杂度和后续维护成本。 4. 重视质量，能够验证自己的工作。 对异常状态、权限边界和数据一致性保持敏感，能通过测试、日志和实际运行验证结果，主动处理影响稳定性与使用体验的问题。 5. 善用 AI，也能深入代码解决问题。 熟练使用 AI coding agent，能够审查和验证生成代码；遇到陌生系统或棘手问题，能阅读源码、构造实验、定位原因并推动解决。 加分项 1. 做过包含 LLM、RAG、工作流、工具调用或 Agent 的完整应用，理解从演示到实际使用需要补齐什么。 2. 对工业场景中的 AI 应用有兴趣，愿意深入了解实际业务和使用者的工作方式。 3. 做过低代码、工作流、开发者工具、数据平台、企业软件或复杂管理后台。 4. 有 Rust、Tauri、QuickJS、WASM、沙箱或插件体系经验。 5. 有 Kubernetes、离线部署、软件供应链或国产软硬件环境适配经验。 6. 有工业数据、设备接入、时序数据或边缘应用经验。 7. 对产品体验敏感，能把模糊需求拆成清晰的界面、状态、接口和验收条件。 8. 有能体现个人能力的项目、代码、技术文章或问题复盘，并愿意在面试时分享。