hackquest logo

AI-Native 全栈工程师（Web/桌面Agent）

B

bossjob Web3 Agent

Full-time
Remote

AI-Native 全栈工程师（Web/桌面Agent）

我们正在构建面向金融研究、交易与自动化的 AI 产品，覆盖 Web 应用、桌面端 AI Agent，以及支撑它们的云端服务与本地运行时。我们希望你对 AI、金融与量化有兴趣和热情，乐于学习新技术，并能把探索转化为可靠的产品。

你将负责

  • 端到端交付全栈功能：从需求理解、技术方案到开发、测试与发布，独立推进跨前端、桌面端与服务端的完整需求。技术栈覆盖 React / Next.js / Vite、Electron、Node.js / NestJS，以及本地 Agent 运行时。
  • 建设 AI Agent 核心能力：包括 AI 对话与工具调用、SSE / WebSocket 流式交互、多阶段任务编排、上下文与记忆管理、Skills / MCP 扩展，以及浏览器和本地工具集成。
  • 交付金融与自动化业务：包括深度研究、行情与资产分析、策略构建与回测、链上交易执行（跟单、钱包签名、交易路由等），以及定时任务和工作流自动化。
  • 参与桌面端产品建设：打通 UI、本地服务与云端 API，持续改善长任务执行、状态同步、异常恢复、权限控制及跨平台体验。
  • 建设 AI-Native 研发体系：沉淀可复用的 Agent Skills、项目规范、工具集成与自动化研发流程，推动需求实现、Bug 修复、测试和 Review 等环节的自动化。
  • 对交付质量负责：为关键链路补充测试，参与 Code Review、安全审查与线上问题排查，保障 AI 辅助开发产出的正确性、可维护性和稳定性。

任职要求

1、学习能力与兴趣

  • 学习能力强：面对陌生技术和业务问题，能够主动研究、快速理解，通过动手实践验证判断，并将所学转化为可交付的成果。
  • 对 AI 有热情：持续关注并尝试新的模型、Agent 能力与开发工具，愿意深入理解其原理和局限，主动探索它们在产品与研发中的实际价值。
  • 对金融与量化有兴趣：对金融市场、交易机制和量化研究保持好奇，愿意深入学习策略构建、回测与风险管理，并通过数据和实验检验想法。

2、工程基础

  • 三年以上全栈开发经验，TypeScript / JavaScript 基础扎实，熟悉现代 Node.js、pnpm 与 monorepo 工程实践，能够跨模块定位问题并独立完成交付。
  • 前端：熟悉 React，具备 Next.js 或 Vite 项目经验；理解状态管理、异步数据流、组件设计与性能优化，能够处理流式输出和复杂交互。
  • 服务端与运行时：熟悉 Node.js 服务开发，具备 NestJS 或同类框架经验；理解 API 设计、事件驱动、定时任务、长任务与进程生命周期，能够合理划分云端服务和本地运行时的职责。
  • 数据与可靠性：熟悉 MongoDB、Redis、SQLite 等数据存储中的至少两类，理解数据建模、缓存、并发、幂等与故障恢复。
  • LLM 应用开发：在工具调用、流式输出、Agent 编排、上下文管理或 RAG 中，至少有一个方向的深入实践，能够说明实际项目中的设计取舍、失败场景和改进方法。
  • 工程判断力：能够理解并审查 AI 生成的代码，识别架构、业务逻辑、安全与测试覆盖问题，对最终交付结果负责。

AI Agent 深度使用（硬性要求）

  • 已将 AI 编程 Agent 融入日常研发，能够通过需求澄清、任务拆解、上下文组织和持续验证，驱动 Agent 完成实际工程任务。
  • 有自定义 Skills、可复用指令、项目级规范、Hooks、子 Agent 或 MCP 工具集成的实践，能够解释这些机制适用的场景与边界。
  • 有让 Agent 完成“需求描述 → 实现 → 测试 → Review → 可交付变更”的完整案例，能够讲清任务设计、权限与执行边界、失败处理和验收方式。
  • 面试会请你现场演示自己的 AI 编程工作流，可使用你熟悉的工具，并展示自建配置、Skills 或项目案例。重点考察工作方法、工程判断与交付质量。

加分项

  • 有 Electron 或其他桌面应用开发经验，熟悉进程通信、本地服务管理、系统集成、跨平台打包与自动更新。
  • 有金融数据分析、量化研究、策略回测或交易系统项目经历，能够解释研究假设、验证方法与风险。
  • 有 Web3 开发经验，熟悉 viem、Solana SDK、Hyperliquid、DEX 交易、钱包签名或资金精度处理。
  • 有 LangGraph、多 Agent 编排、n8n 或其他工作流系统经验，搭建过需求自动实现、Bug 自动修复等研发流水线。
  • 开发或贡献过开源 Agent 工具、MCP Server、插件或 Skill 库。
  • 熟悉 OpenTelemetry、结构化日志与监控，具备 Vitest / Jest、Playwright E2E 或桌面端自动化测试经验。
  • 有多语言产品、复杂图表与流程编辑器、飞书等开放平台集成经验。
  • 有大型遗留系统重构经验，能够在持续交付中改善模块边界、可测试性与可维护性。