AI应用客户端工程师 at Nova Gate Financial

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Full Time

Start Date

Immediate

Expiry Date

29 May, 26

Salary

0.0

Posted On

28 Feb, 26

Experience

5 year(s) or above

Remote Job

Yes

Telecommute

Yes

Sponsor Visa

Skills

Android Development, iOS Development, Flutter Development, Cross-platform App Development, AI Capability Engineering, Model Invocation, Context Building, Result Parsing, Failure Handling, Performance Optimization, Stability Governance, Kotlin, Swift, Dart, Asynchronous Scheduling, Caching Strategies

Industry

Financial Services

Description

我们的愿景作为全球⼗⼤数字资产交易所之⼀（仍在上升🚀），我们在交易、安全和区块链产品创新⽅⾯提供⼀流的服务体验。我们的⽬标是让所有⼈都能参与到加密市场的建设中来，使得最前沿的、最有潜⼒的加密货币项⽬得以安全上线并交易。你有兴趣加⼊这样⼀⽀去中⼼化团队吗？ \n 工作内容在现有 App 工程体系内，负责 AI 能力的工程化接入与长期维护，包括模型调用封装、上下文构建、结果解析、失败兜底与体验收敛。设计并实现可复用的 App 端 AI 能力模块，支持多业务场景接入（如智能助手、内容生成、研发辅助、问题分析等）。负责 AI 功能在复杂端侧环境下的稳定性与性能治理，包括主线程安全、异步调度、弱网处理、超时与重试、缓存与降级策略。将 AI 能力纳入现有 App 工程规范中，包括：①代码结构与依赖管理。②日志、监控与问题定位③灰度、回滚与线上风险控制④与AI后端、产品、平台团队协作，推动 AI 功能从「实验性质」演进为可规模化、可维护的正式能力。任职要求 5 年及以上 Android / iOS / Flutter / 跨端 App 开发经验，具备扎实的客户端工程基础。具备复杂功能模块的长期维护经验，理解可扩展性、稳定性与技术债控制的重要性。了解大模型在业务中的使用方式与工程边界，理解 Prompt、上下文长度、返回不确定性、调用成本等对工程设计的影响。熟悉 Cursor / Claude Code / Copilot 等 AI 编码工具有 AI 能力在 App 端真实落地经验（不限场景），能够说明：如何接入遇到过哪些不稳定或不可控问题最终如何工程化解决具备较强的 App 性能优化与问题定位能力，熟悉主线程治理、异步模型、内存与资源管理。熟练掌握至少一门主流 App 开发语言（Kotlin / Swift / Dart 等），代码规范与工程意识良好。加分项参与过 AI 辅助研发、AI Code Review、AI 分析类功能的设计或落地。有内部工具类 App / 研发效率工具 / 平台型模块的开发经验。 \n Gate价值观我们崇尚价值⾄上的原则，您的知识、愿景和⾃主性将在这⾥充分发挥，我们专注于使⽤最好的产品和服务来赢得全球客户的赞誉，并将去中⼼化的理念带到世界各地。我们的价值观包含正直、洞察、创新、求知与合作，在Gate我们致⼒于打造独特的Gate风格，并寻找与Gate价值观相契合的你。我们的公司 Gate成⽴于2013年，是领先的加密货币交易所之⼀，在全球范围内提供与多种领先数字资产交易相关的服务。Gate拥有超千万的注册⽤户，被认为是全球最安全和最可靠的加密货币平台之⼀。Gate已经过区块链透明度验证，根据流动性和交易量，⼀直稳居全球⼗⼤加密货币交易所⾏列（CoinGecko）。

How To Apply:

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Responsibilities

The role involves engineering the integration and long-term maintenance of AI capabilities within the existing App engineering framework, including designing reusable modules for various business scenarios like intelligent assistants and content generation. Responsibilities also cover governing the stability and performance of AI features in complex mobile environments and integrating these capabilities into standard App engineering practices.