项目情况： 项目叫【voke】，是驱动大学生学习与求职成长的平台。励志打通“教育—实战—求职”链路，实现从学习成长到就业落地的闭环。 团队现在做了一个小程序，还未上线，现阶段现需UI把界面换一下进行上线；另外已经做好下一个阶段的产品方向，特需要招腻害的研发以及课程设计师。 前期远程工作，后期需要在郑州，已经在郑州租办公场地了。 职位名称：AI & Web3 课程设计师 / 资深教研 (技术方向) 薪资范围：10-20k 经验要求： 3-5年 关键词： 课程研发、前沿科技、Python/Solidity、沉浸式学习、Technical Writer 【职位描述】 我们要打造一款面向大学生的下一代学习平台，结合了AI智能知识库与云端代码编辑器（Cloud IDE）。 你需要负责“AI应用”与“Web3市场”相关方向的课程体系搭建。你的工作不是写PPT，而是设计“读+练”一体化的实战项目，让学生通过阅读行业白皮书理解市场，通过编写代码验证逻辑。 【岗位职责】 1）课程体系规划： 设计从入门到就业的技能图谱，专注于 Generative AI应用开发（如RAG、Agents）和 Web3市场/技术（如DeFi逻辑、链上数据分析）两大方向。 2）“阅读-交互”内容设计：甄选全球最新的英文技术文档、研报和白皮书。设计“AI引导式阅读”路径，编写预设的Prompt（提示词），引导学生通过向AI提问来拆解复杂的金融/技术概念。 3）实战-代码”实验设计 (针对IDE功能)：设计配套的云端代码实验（Labs）。例如：用Python抓取市场情绪数据、用Solidity发行一个测试Token。编写清晰的代码注释和实验手册，确保非计算机专业的学生也能在引导下完成Demo构建。 4）市场敏锐度： 紧跟AI与Crypto行业的快速变化（如最新的GPT模型更新、以太坊升级等），实现课程内容的周/月度迭代。 5）跨界转化： 将晦涩的技术原理转化为大学生听得懂的“人话”，并结合真实的职业场景（如：投研分析师、产品经理、全栈开发）进行案例教学。 【任职要求】 背景要求： 教育技术相关背景，有技术写作或开发者教育经验者优先。 硬技能（关键）： 1）AI方向： 熟悉LLM基本原理，熟练掌握Prompt Engineering，了解LangChain/LlamaIndex等开发框架（能读懂代码即可）。 2）Web3方向： 理解区块链底层逻辑、智能合约、Tokenomics（通证经济），能使用Dune Analytics或编写简单的Web3交互脚本。 3）IDE基础： 至少熟练掌握 Python 或 JavaScript 之一，有使用VS Code/Replit等工具的日常习惯。 4）英语能力： 必须具备极强的英文阅读能力（这是Web3/AI的一手信息源），能快速消化英文Paper并转化为中文教学内容。 5）教育思维： 懂得如何拆解知识点，具备“脚手架”教学理念，能设计出让学生有成就感的“Ah-ha moments”。 【加分项】 有自己的Github开源项目，或者参与过Hackathon（黑客松）。 是某些DeFi协议、NFT社区或AI开发者社区的活跃贡献者（DAO Member）。 有Coursera、Udacity等在线教育平台课程开发经验。 职位名称：AI 产品经理 (RAG / 知识库 / 开发者工具方向) 薪资范围：10-20k 经验要求： 3-5年（其中至少1年 LLM/AIGC 相关经验） 【职位描述】 我们要打造一款面向未来的大学生学习平台，深度融合 AI 知识库 与 云端 IDE。 你将负责核心 AI 功能的产品化落地，包括但不限于：RAG的效果优化、多模态文档解析、智能代码辅助以及沉浸式学习体验的设计。你需要确保 AI 在教育场景下的准确性、可信度与实用性。 【岗位职责】 RAG 体验打磨： 1）负责 AI 知识库的核心体验设计，包括文档解析（PDF/Markdown）、分块策略（Chunking）、引用溯源（Citations）。 2）解决“幻觉”问题，通过产品机制（如置信度提示、原文高亮）建立用户对 AI 的信任。 3）设计高阶功能，如：基于文档生成的播客、学习卡片、自动出题等。 Prompt Engineering 与 效果调优： 1）不依赖开发，能自己撰写和调试 System Prompt，优化 AI 的角色设定（如：“苏格拉底式导师” vs “直接给出代码的助教”）。 2）建立 Evals（评估体系），与测试团队配合，量化评估 AI 回答的准确率和相关性。 Code + AI 联动 ： 1）设计 AI 与 IDE 的交互逻辑。例如：当 AI 生成代码块时，如何一键传输到 IDE 运行？当 IDE 报错时，AI 如何自动读取 Error Log 并给出建议？ 数据驱动迭代： 通过分析用户的提问日志（Query Logs），挖掘学生的高频困惑点，反向优化知识库的索引结构。 【任职要求】 技术理解力 (必须)： 深刻理解 LLM 原理，熟悉 RAG 技术栈（向量数据库、Embedding、Context Window）。 知道 AI 的能力边界，不会提出“让 AI 100% 准确”这种外行需求。 项目经验： 有 ToB 知识库、智能客服、文档协作工具（Notion/飞书） 或 开发者工具 的产品经验。 有实际落地的 AIGC 项目（不是 Demo，而是上线产品）。 场景转化力： 具备教育或内容行业 Sense，能把枯燥的技术能力转化为学生喜欢的**“学习黑科技”**。 动手能力： 熟练使用 SQL，会用 Python 写简单的脚本调用 API 验证想法者极佳。 【加分项】 是 NotebookLM, Perplexity, Cursor, ChatGPT Plus 的重度付费用户。 熟悉 Web3 / 区块链 基础知识（因为我们的课程内容涉及该领域）。 有 LangChain 或 LlamaIndex 的折腾经验。 研发薪资面谈 岗位一：AI 后端工程师 (RAG / LLM 应用方向) 核心任务： 让 AI 读懂文档、不瞎编。 【岗位职责】 RAG 架构搭建： 负责构建高性能的 RAG（检索增强生成）系统，优化文档解析、分块、向量检索的全链路。 模型接入与调优： 对接 OpenAI / Claude / DeepSeek 等大模型 API，通过 Prompt Engineering 和 Fine-tuning（微调）提升模型在编程/Web3 垂直领域的回答准确率。 多模态处理： 实现复杂格式（PDF、图表、Markdown）的解析与清洗，开发类似于“音频生成”的多模态功能。 性能优化： 优化 Streaming（流式输出）响应速度，降低 TTFT（首字时间），设计缓存机制减少 Token 消耗成本。 【任职要求】 语言栈： 精通 Python (FastAPI/Flask) 或 Golang，熟悉 LangChain / LlamaIndex 框架。 AI 实战： 深入理解 Vector Database (Pinecone/Milvus/Weaviate) 原理，有实际的 RAG 项目落地经验。 算法基础： 了解 NLP 基础，知道如何评估 Retrieval 的召回率和 Generation 的准确率。 加分项： 有过 OCR 处理经验、处理过超长文本（Long Context）场景。 岗位二：资深全栈工程师 (Cloud IDE / 编辑器方向) 优秀者可进入合伙人团队 核心任务： 搞定“云端 IDE”部分，让代码在浏览器里跑起来。 【岗位职责】 编辑器内核开发： 基于 Monaco Editor (VS Code 内核) 或 CodeMirror 定制开发 Web 代码编辑器，实现语法高亮、自动补全 (LSP)、代码折叠等核心功能。 云端运行环境： 方案 A (轻量级)： 基于 WebContainers 技术，在浏览器端运行 Node.js 环境。 方案 B (全功能)： 基于 Docker / Kubernetes 构建后端沙箱，通过 WebSocket 实现前后端实时通讯（终端流、文件流）。 协同与状态： 解决“左边 AI 笔记，右边 IDE”的状态同步问题，实现多窗口布局的拖拽与状态管理 (React/Vue3)。 安全建设： 防止用户在 IDE 里运行恶意代码（挖矿、攻击内网），设计资源隔离与熔断机制。 【任职要求】 前端深度： 精通 React 或 Vue3，深入理解 Virtual DOM，有开发过复杂 SaaS / Dashboard / 低代码平台 的经验。 后端容器： 熟悉 Docker, K8s，了解 Linux 进程管理，知道如何在服务端隔离运行用户代码。 通信协议： 精通 WebSocket，能处理断网重连、实时日志推送等场景。 编辑器经验： 必选项 —— 玩过 Monaco Editor API，知道怎么自定义 Theme 或 Language Service。 岗位三：Web3 课程研发工程师 核心任务： 这里的“研发”不是指开发平台本身，而是**“开发课程里的实验环境和工具”**。这是一个兼具教学和工程属性的岗位。 【岗位职责】 Web3 实验环境搭建： 开发一套“开箱即用”的链上开发模板（Hardhat/Foundry），预置在 IDE 中，让学生无需配置环境即可部署合约。 自动化判题系统： 编写测试脚本，自动验证学生写的智能合约是否正确（例如：检查 Token 发行量、检查合约漏洞是否修复）。 链上数据工具： 开发基于 Web3.js / Ethers.js 的数据抓取工具，配合 AI 课程模块，展示如何分析链上数据。 内容技术支持： 协助教研团队，解决课程中涉及的高难度技术问题。 【任职要求】 Web3 全栈： 精通 Solidity 合约开发，熟悉 EVM 原理；熟练使用 Ethers.js / Viem 进行前端交互。 脚本能力： 擅长写 Python/JS 脚本进行自动化测试。 教育热情： 愿意把复杂的技术逻辑简化，封装成易于学生理解的 SDK 或模板。 关于“web3实验环境” remix它不香么？