AI 全栈工程师｜Agent 效果与产品落地
关于 Ambi
Ambi 是一家专注于环境智能（Ambient Intelligence）的 AI 科技创业公司。我们正在打造一个可以全天陪伴用户的个人 AI 助理：理解会议和日常对话，整理重要信息、生成总结、推动后续跟进，让 AI 更自然地融入工作与生活。
你会做什么
你将独立负责一个具体的产品问题，例如：全天对话应该在哪里切分，哪些信息值得记住，会议中什么时候应该给出提示，以及如何准确生成总结和行动项。
你不只是实现功能，而是从定义问题、准备数据、建立评测，到改进逻辑和上线验证，借助 AI 工具完成完整闭环。
岗位职责
将真实用户问题拆解为可实现、可验证的功能，完成从原型到上线的开发与迭代。
构建和优化大模型应用与 Agent 流程，包括上下文管理、记忆、工具调用及前后端交互。
整理测试数据、定义质量标准，搭建可重复运行的评测与回归测试。
分析用户反馈、运行日志和具体错例，定位问题来自数据、提示词、模型还是系统逻辑，并验证改进效果。
平衡效果、延迟、成本与稳定性，处理异常情况，做好必要的监控和上线验证。
深度使用 AI 编程工具，同时对生成代码、测试和最终结果负责，保证产出可理解、可维护、可交接。
任职要求
过去一年内，使用 Claude Code、Codex、Cursor 等工具，独立将至少一个项目从想法做成有人实际使用的产品或工具。能够演示作品，并讲清开发耗时、AI承担的部分，以及自己如何检查和修正。
具备全栈交付能力，能够打通界面、接口、数据处理和部署；不限定具体技术栈。
有大模型应用、Agent或自动化工作流的实际开发经验，不止于调用模型生成一次回答。
搭建过评测或做过对比实验，愿意逐条分析错例，能区分真实改善与偶然结果，并检查修改是否引入新问题。
遇到 AI 生成的代码或结果不符合预期时，能够理解问题、定位原因、验证修复，而不只是反复换提示词。
能在需求不完全明确时主动推进，愿意持续处理数据、测试和细节，对用户实际体验负责。
加分项
做过会议助手、语音应用、个人记忆、知识管理或效率工具。
处理过长上下文、流式交互、实时系统或多步骤 Agent 的可靠性问题。
有持续维护的个人产品、开源贡献或真实用户反馈记录。
投递方式
请发送简历及一个代表作品至 [招聘联系方式已隐藏]，邮件主题注明「AI全栈工程师＋姓名」。
请简要说明：**为谁解决了什么问题、花了多久、哪些交给AI、自己验证了什么。**作品可以是公开产品、代码仓库、演示视频或脱敏的内部工具，不要求高用户量或商业收入。
