职责描述
【关于我们】
元狲科技在做 AI 信息与写作、AI 电商与设计两个方向。
这个岗位会参与把一个需求做成能跑的功能,也会追着看它到底做得怎么样。比如,同样是用 AI 把一批资料整理成稿子,有的版本漏掉了关键信息,有的引用在原文里找不到。你会和团队一起弄清楚问题出在哪,改完再测一遍。
【你会参与什么】
1. 从用户反馈和实际操作里找问题。和同事把一句还没说清楚的需求聊具体,确定用户要完成什么,做成以后怎么判断。
2. 用 Claude Code、Codex 等工具搭原型。动手试不同的模型、提示词和工具调用方式,弄清楚一个功能是怎么跑起来的,以及哪一步影响了结果。
3. 做评测样本和评分规则,用同一批任务比较不同方案。碰到失败样本,判断该换模型、补材料,还是改流程,再用实验看改动有没有用。
4. 把你的发现和取舍讲给产品、设计、研发同事听,一起决定下一版该改什么、怎么验收。
【我们希望你】
1. 亲手做过一个能运行的 AI 工具、Agent 或产品原型。个人、课程和实习项目都可以。我们想听你说说它是怎么做出来的,卡住的时候你怎么查。
2. 我们尤其看重你跟 AI 和同事沟通的能力。你能把事情的来龙去脉、目标和约束讲清楚,也能发现对方理解到了哪一步。当 AI 给的结果跑偏,或者同事对需求有不同理解时,你知道该追问什么、补什么信息,怎么确认接下来做的是同一件事。
3. 对模型评测和算法有兴趣,愿意自己整理样本、跑对照实验,也能说清楚实验结果能说明什么。
【加分项】
1. 熟练使用 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 编程工具,实际用它们做过原型调试、自动化或批量评测。
2. 理解 Agent 搭建的原理,包括但不限于任务拆解、上下文管理、工具调用、记忆、失败重试和结果校验。能结合自己搭过的流程,解释这些环节怎么配合。
3. 了解大模型生成结果的基本原理。能结合模型、提示词、参考材料和工具调用,解释 AI 为什么会给出某种结果,动手验证改动有没有让结果变好、变稳定。
4. 做过模型或 Agent 评测,比如构建评测集、设计评分规则或奖励函数、写自动评测脚本。能说明你怎么验证评测方法是否有效。
【投递时】
请挑一个你亲手做过的项目。除了成品,我们也想听一次你觉得自己沟通得好的经历。你当时发现了什么理解上的差异,怎么让 AI 或同事听懂你的意思,最后又怎么知道事情对上了。