软件工程师

关于 Nyotta

Nyotta 为复杂的工程与业务流程打造 AI 智能体。我们把基于技术资料的推理、工具调用和人工审核结合起来，帮助团队从原始资料出发，一路推进到决策和交付。这些系统主要用于对准确性、可追溯性和可控性要求很高的工程与商务流程。

岗位概述

这个岗位负责模型之外的软件部分：执行状态、工具接口、任务编排，以及用户用来指挥和审阅智能体工作的产品体验。一项任务可能要经过多次模型调用和多个外部服务，中间还可能需要人来做决定才能继续。你会和机器学习工程师一起，让整个执行过程看得懂、可恢复、便于持续改进。

工作内容

• 设计智能体运行时，统筹模型调用、工具、任务状态和多步骤执行。
• 开发 API 和系统集成，让智能体在明确的权限边界内访问数据、执行操作。
• 处理重试、中断和部分失败，确保进度不丢失、已完成的操作不重复执行。
• 建设链路追踪和监控，帮助团队看清智能体做了什么、执行在哪一步出了问题。
• 开发用于下达任务、审阅结果和审批关键操作的界面。
• 优化运行时的延迟和成本，并与机器学习工程师一起在发布前验证改动。

任职要求

• 做过能讲透的软件项目，清楚它的设计、取舍和故障模式。个人项目、实习或工作经历均可。
• 熟练使用 Python、TypeScript 或其他后端语言，熟悉 API、服务和数据模型。
• 能跨多个组件定位问题，也能把陌生的系统梳理得更容易理解。
• 关注用户如何使用软件，能把模糊的工作流程落实为切实可行的实现。

职级与职责范围

• 工程师：在指导和定期代码评审下，开发一个范围明确的运行时、集成或产品功能。欢迎职业生涯早期的候选人。
• 高级：独立负责一个系统，从设计、发布到运维。需具备架构决策、处理线上故障和持续提升可靠性的经验。

加分项

有智能体框架、工作流引擎、分布式系统、异步任务、可观测性或企业系统集成相关经验。

这项工作的难点

智能体的执行充满变数：模型可能走出意料之外的路径，工具可能超时，任务也可能停下来等人输入。系统必须保存好状态，让这些情况清晰可见，同时不能重复执行操作。

你可能参与的课题

某个工具接受了操作请求，随后超时。你需要设计一套机制，让智能体核实到底发生了什么、安全地恢复执行，并向用户清楚交代结果。