到餐-全栈 Agent Builder

职位描述

我们在做什么： 1. 一家餐饮门店从表达合作意向，到完成入驻、上线团购套餐，往往要经历多次沟通。销售要判断商家卡在哪里、下一步该做什么，也要知道什么时候不该再打扰。我们希望把这样的工作交给 Agent，而不只是让它回答销售的问题。 2. 我们已经跑通了由 AI 主动推进入驻、复杂问题由销售接手的流程。接下来要解决的是：哪些门店适合由 AI 跟进？它能否跨多次沟通把事情办完？换一批门店、换一个销售团队，这套做法是否仍然有效？我们寻找的「Agent 构建师」，就是愿意走进业务现场定义这些问题，也能亲手写代码、上线系统、验证结果的人。岗位要做什么： 1. 【业务层】聚焦「新签」单模块的 L2 深度突破，让 AI 从「销售工具」融入「销售工作流」，参与任务分配和过程跟进，同时推动销售作业模式从「门店固定归属某个兵种」转向「根据门店分层、处理难度和任务阶段动态调度资源」。探索资源池共享，「空地联动、人机协同」混合作业的新销售范式。 2. 【产品层】① 让 Agent 决定哪些店值得做、由谁做。② 让 Agent 能接着上一次沟通，把下一步办好。围绕意向确认、企微建联、资料收集、签约和团购上单

任职要求

1. 能走进客户现场，找出真正值得解决的问题。有直接与客户或一线用户合作的经历，能亲自使用他们日常依赖的工具，跟完一笔真实业务，看清哪些步骤适合交给 Agent、哪些判断仍应留给人。 2. 能把 Agent 从原型做到可靠上线。掌握 Agent Loop Engineering 设计，精通任务编排、状态与记忆、工具调用相关 Agent 开发技能。 3. 有工程取舍和风险判断力。能结合业务量、延迟和成本要求设计可扩展的系统，也能分清哪些操作可以自动重试、哪些必须由人确认。 4. 能讲清决策背后的“为什么”。能向销售、产品和工程同学解释：为什么优先解决这个问题、为什么选择这个方案、什么证据会让你改变判断，并把共识落实为可执行、可验收的方案。 5. 把 AISDLC 用在真实交付中，有持续使用 Code Agent 和 Spec Coding 的经验，能先写清目标、约束和验收用例，再让 Agent 参与实现、测试和修复。