全栈工程师

全栈工程师（GEO探索工程师/AI增长黑客）【关于我们】我们是一家专注于自研GEO（GenerativeEngineOptimization）产品的技术公司，致力于用工程化的方法搭建品牌与AI大模型之间的沟通桥梁。我们的使命是构建*的GEOSaaS基础设施，强调数据结构、系统稳健性和可解释的优化逻辑。【职位背景】我们正在解决高度不确定的工程问题——大模型行为变化莫测，搜索与*结果难以完全预测。我们不是在为客户做一次性“外包项目”，而是打磨一套需要长期迭代的核心引擎。因此，这个岗位不适合依赖更换模型或调参解决问题，也不适合习惯“交付即结束”的项目制思维。我们更关注系统本身的稳健性、可解释性和可复现性。【我们寻找的“同路人”】这不仅是关于代码能力，更是关于思维方式。如果你热爱打造自有产品的过程，享受长期的代码维护，欢迎加入我们。我们重视工程洁癖、直面脏问题、深度思考的工程师。如果你习惯快速交付、依赖模型救世主、追求Demo导向，或者抗拒定义模糊需求，可能不适合这个岗位。【你的核心职责】1.GEO自研系统建设与架构：负责公司核心自研产品的后端研发，构建高可用、可复现的AI数据处理流水线。2.不确定性下的工程化治理：研发自动化评估体系（Auto-Eval），将模糊的AI输出转化为可量化的指标。3.数据资产结构化：处理非结构化的海量文本数据，转化为大模型易于理解和引用的高质量数据结构。4.工具链开发：将内部SEO/GEO经验转化为标准化的工具及API，提升团队整体效率。【任职要求】我们不限定编程语言或特定框架，更看重你如何构建可靠的系统。你需要精通至少一门主流后端编程语言（Python/Go/Java/Rust/C++等），具备扎实的计算机科学基础（数据结构、算法、网络协议），并坚持高标准的工程规范（CleanCode、UnitTest、CI/CD）。【核心考量】1.工程能力：能否写出在多人协作下依然清晰、可维护且经得起长期生产环境考验的代码？2.AI原理：是否能深入理解LLM应用的底层逻辑与设计模式，具备手搓特定场景解决方案的能力？3.系统架构与数据处理：具备复杂后端系统的架构设计能力，合理选择数据库和技术方案。4.解决问题的系统思维：能否从概率和系统兜底角度解决问题，将模糊需求拆解为确定的工程任务。【投递建议】如果你看完上述“劝退指南”后，反而觉得这正是你想要的自研产品挑战，请务必联系我们。我们不需要完美的履历，但我们需要一个诚实、严谨、愿意通过工程手段解决复杂问题的Builder。
联系我时，请说是在58同城上看到的，谢谢！