【項目背景】
我們正在孵化一款面向中小企業(yè)銷售團隊的 AI 輔助工具（AI Sales Copilot）。核心邏輯是通過會后語音復(fù)盤（ASR轉(zhuǎn)寫），利用大模型（LLM）提取客戶痛點，并結(jié)合向量數(shù)據(jù)庫（Vector DB）匹配銷冠實戰(zhàn)話術(shù)，最終通過一線銷售的“點贊/踩”實現(xiàn)話術(shù)庫的自動迭代（類似 RLHF 機制）。
目前產(chǎn)品 MVP 的核心業(yè)務(wù)流和產(chǎn)品需求文檔（PRD）已跑通，急需一位技術(shù)合伙人級別的全棧工程師，主導(dǎo)第一版 MVP 的開發(fā)與上線。
【崗位職責(zé)】
1. 負(fù)責(zé)項目 MVP 版本的全棧開發(fā)工作（前端交互 + 后端邏輯 + AI 接口調(diào)用），爭取 4-6 周內(nèi)交付可用版本。
2. 負(fù)責(zé)核心 AI 工作流的搭建：對接第三方語音識別 API（ASR）、大模型 API（LLM），并進(jìn)行基礎(chǔ)的 Prompt 調(diào)優(yōu)以保證數(shù)據(jù)提取的準(zhǔn)確率。
3. 搭建并管理輕量級關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（存客戶狀態(tài)）與向量數(shù)據(jù)庫（存話術(shù)及語義檢索）。
4. 配合業(yè)務(wù)端，快速迭代前端界面，確保銷售人員上傳錄音、查看話術(shù)、打分反饋的交互極其流暢。
【核心要求】
5. 極客屬性與 AI 原生思維： 熟練使用 Cursor、Windsurf、GitHub Copilot 等 AI 編程輔助工具，能以極高的效率完成基礎(chǔ)代碼構(gòu)建。
6. 全棧開發(fā)能力： * 前端：熟練掌握 React / Next.js 或 Vue 等現(xiàn)代前端框架，能獨立完成整潔美觀的 UI 開發(fā)。
7. 后端/BaaS：熟悉 Node.js / Python，或熟練使用 Supabase / Firebase 等 Serverless/BaaS 平臺進(jìn)行極速開發(fā)。
8. 長音頻處理經(jīng)驗（關(guān)鍵節(jié)點）： 必須懂大體積音視頻文件的切片（Chunking）、異步任務(wù)排隊和轉(zhuǎn)寫進(jìn)度的前端展示，能解決大文件處理導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰或超時報錯的問題。
9. AI 接口與數(shù)據(jù)實戰(zhàn)經(jīng)驗：
10. 必須有獨立對接 LLM API（如 OpenAI、DeepSeek、豆包等）的實戰(zhàn)經(jīng)驗，懂 System Prompt 的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)化輸出控制（如強制輸出 JSON）。
11. 有使用向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus、Pinecone 等）搭配 Embedding 模型實現(xiàn) RAG（檢索增強生成）的實際項目經(jīng)驗。
12. 務(wù)實且具備產(chǎn)品感： 理解 MVP 階段“速度大于完美”，不追求過度設(shè)計和殺雞用牛刀的復(fù)雜架構(gòu)。
【加分項】
13. 了解或開發(fā)過簡單的微信小程序/企微側(cè)邊欄應(yīng)用。
14. 了解 Text-to-SQL 技術(shù)，做過簡單的對話式數(shù)據(jù)查詢 Demo。
15. 面試時能直接展示自己過去 6 個月內(nèi)開發(fā)的 AI 相關(guān)個人項目或 Demo。
【我們不需要這樣的人】
16. 過度架構(gòu)師： 喜歡在 MVP 階段大談微服務(wù)、高并發(fā)、K8s 集群部署，而不能快速寫出業(yè)務(wù)代碼的人。
17. 純 CRUD 選手： 只會寫傳統(tǒng)的增刪改查，對大模型的上下文、Token 計算、幻覺控制毫無概念的人。