职位简介和要求

你是否希望影响法国（以及未来的欧洲）数百万企业家的日常生活？你是否在寻找一个重视信任、主动性和自主性的工作环境？我们的工程原则 https://medium.com/pennylane-engineering/our-engineering-principles-ab0613a0574d 是否与你的愿景一致？那么 Pennylane 就是适合你的地方！

我们的愿景

我们的目标是成为法国中小企业及会计师事务所（未来还有欧洲其他地区）最受喜爱的金融操作系统。我们帮助企业家摆脱与会计和财务相关的耗时的任务，同时让他们能够接触到做出最佳业务决策所需的关键财务信息。

关于我们

Pennylane 是法国（以及未来欧洲）增长最快的金融科技公司之一。在成立 5 年内，我们成功实现了：

 - 💻 让自身成为广受认可的中小企业及其会计师使用的颠覆性会计和财务软件

 - 💰 总共筹集了 4 亿欧元，其中包括来自 Sequoia 的投资——这家著名的硅谷基金早期投资了 Google、Facebook、Airbnb、Stripe 和 Paypal 等公司

 - 👨‍👩‍👧‍👧 从 7 位联合创始人发展到 1000 位快乐的 Pennylaners，并凭借 Glassdoor 上 4.6/5 的评分，成为法国（及远程）最佳雇主之一

 - 🌍 打造了一个拥有超过 25 个国籍的员工、文化多元的国际环境，并拥有强大的远程友好文化，其中 30% 的员工已遍布欧洲各地工作

 - 🤝 凭借卓越评级，赢得了数千家客户和会计师事务所的信任

 - 🚀 在法国，已有超过 1,000,000 家中小企业 (SMEs) 和 6000 多家会计师事务所使用 Pennylane

为什么这个职位对于实现我们的使命至关重要

Pennylane 正在成为欧洲中小企业和会计师事务所的金融操作系统。并且，我们产品内部越来越多的工作将由 Agent 完成，而不仅仅由人类完成。我们的人工智能战略在三个层面运作：嵌入产品中的垂直化 AI（Copilot 和 Autopilot），使 Pennylane 对 AI 可读且可操作的 Agent 接口（工具、MCP），以及 Pennylane 编排器 Agent 本身（Studio Assistant）。

模型正在快速商品化。真正带来差异的是围绕它们的一切：框架、上下文、工具、护栏。以及证明其在真实会计工作流中有效的评估。这正是这个职位所要负责的。

作为 AI 工程师加入我们，你将在大型项目中发挥关键作用，运用你在软件工程和应用 LLM / 自主系统方面的专业知识，帮助我们大规模地满足高标准交付要求，并达到用户所需的信任水平。

作为 AI 工程师，你将如何为公司做出贡献

作为 AI 工程师，你将加入我们某个 ML & AI 团队（超过 25 人，到 2026 年底将从 2 个团队扩展到 5 个团队），具体取决于你的背景和我们的需求：

 - AI Capabilities & Infrastructure (CAPI)：每个团队所依赖的共享基础：Agent harness、自主运行时和沙箱、模型网关、工具注册表和 MCP、护栏、可观测性、LLM FinOps 以及可复用的 AI 能力。

 - Agent Behaviour：让我们的 Agent 行为正确、安全且可衡量：行为引导、领域调优、评估方法论和框架，以及未来的模型微调。

 - Studio Assistant：面向会计师和中小企业的金融编排 Agent：理解意图、选择工具、启动任务、生成报告、在需要时请求验证。

无论你加入哪个团队，工作的核心都是相同的：

 - 你将构建并加固生产环境中的自主循环：LLM 调用编排、工具调用、流式传输和事件、错误恢复、检查点和可恢复性。同时考虑安全性、权限和成本（自主 RBAC、审计追踪、隔离执行、Token 和延迟预算）。

 - 你将负责上下文和记忆工程：上下文构建、检索、压缩、短期和长期记忆，以及随之而来的延迟/成本权衡。

 - 你将使 Pennylane 可被 Agent 使用，将业务能力转化为定义明确、文档齐全、有版本管理且经过测试的工具，在内部并通过 MCP 对外暴露，并引导 Agent 行为（系统提示和指令、技能、规划和工具选择策略、护栏、防提示注入）。

 - 你将把评估视为一门头等学科：黄金数据集、LLM-as-judge、人工评估、回归追踪和错误分析。将生产中的失败转化为系统性的改进。

 - 你将与产品团队和领域专家（会计师）在真实用例上合作：ComptAssistant、Studio Assistant、MCP、文档提取、Autopilot 记账、审阅。确保满足真实用户需求始终是我们工作的核心。

 - 保持领先：持续关注人工智能领域的新兴趋势、最先进（SOTA）模型和突破性研究（例如，新的 LLM 架构、多模态 AI 和优化技术）。

你在 Pennylane 的生活将是什么样子

一个月内：

 - 你将通过第一周的入职培训了解我们公司、团队和愿景的一切。

 - 你将熟悉我们的技术栈和 AI 工具（Agent harness、工具注册表和 MCP、评估和可观测性工具、模型网关），并完成一些小型项目，让你切实体验我们的工具和流程。

 - 你将有时间与未来的利益相关者会面，并深入了解我们的产品和运营。

三个月内：

 - 你将全面负责我们路线图中的项目，自主定义和优先处理你的任务，并端到端地在生产环境中拥有一个自主用例，以及其评估集和质量指标。

 - 你将熟悉我们的技术栈（Python、自主框架和 MCP、评估和可观测性工具、Kubernetes 和 AWS）。

 - 你将参与更大的跨团队项目。

六个月内：

 - 你将主动为团队的路线图做出贡献。

 - 你将与工程师和数据从业人员合作，改进我们的 Agent harness、评估实践和 AI 平台。

 - 你将与团队分享你的经验和最佳实践。

以及更远的未来：ML & AI 团队将随着公司的发展而持续成长。

这意味着：

 - 招聘和指导新团队成员的机会，

 - 在项目领导方面承担更大的责任，

 - 负责设计和实施新的流程、工具和最佳实践，以确保你的团队更高效地工作。

我们在寻找什么样的人？

如果你符合以下条件，你就是合适的人选：

 - 拥有 5-8 年工作经验，且 Python 能力非常强

 - 具备在生产环境中大规模构建 LLM 和自主系统的实践经验：提示工程、工具使用、上下文构建、RAG，以及处理故障、状态和可靠性（不仅仅是调用模型 API）。

 - 将评估视为一门头等学科：黄金数据集、LLM-as-judge、人工评估、A/B 测试，以及衡量 Agent 质量、回归和边界情况。

 - 很好地掌握应用 LLM / 机器学习和 AI 基础设施（模型服务、向量数据库、成本和延迟）。

 - 加分项：模型微调和后训练（SFT, DPO, RL）、MCP，以及熟悉 Ruby。

 - 具备技术、业务和产品技能的均衡组合，良好的沟通能力（包括与非技术领域专家沟通），并且能流利使用英语（法语非强制要求）。

招聘流程是怎样的？

 - 与我们的招聘经理进行第一次面试

 - 与我们的某项优先事项相关的案例研究面试（75 分钟）

 - 了解你过往经验的项目回顾面试（60 分钟）

 - 与我们的技术和产品负责人进行关于公司文化的面试（60 分钟）

我们为改善你的工作生活所做的一切

 - 🌴 无论你身在何处，你都将获得由 Pennylane 支付的 25 天带薪假期

 - 💵 你将获得具有竞争力的薪酬待遇

 - 📈 你将获得公司股票，分享我们共同创造的成就

 - 🏡 你将有一笔预算，将你的家改造成更舒适的工作空间，还有一笔月度津贴，可以在你想去的时候在共享办公空间工作

 - ⛹️ 通过我们的合作伙伴 Gymlib，你将可以访问欧洲 8000 个健身场所和超过 300 种健康活动

 - 🇬🇧 你将可以使用 Busuu 来提高英语或法语水平

 - 💻 你将获得最新的 Apple 设备

 - 🏢 根据团队和职位要求，你可以在你的居住国远程工作，只要该国家位于欧洲并且与 CET 时区时差最多不超过两小时

 - 🎉 我们定期组织公司活动，例如 Tech Days（每 2 个月将远程的 Pennylaners 聚集在一起）和我们的年度公司研讨会

如果你在法国，你将按照法国法规签订法国合同，并享有额外福利：6 到 12 天 RTT、5 周带薪假期、午餐补贴（Swile）、Alan Blue 健康保险，以及在 Pennylaners 主要聚集城市（里昂、波尔多、南特等）的常规活动。

我们也在努力为居住在法国以外的人提供上述最后一项福利，但这可能因国家/地区而异，情况会更复杂。

候选人重要信息

求职诈骗企图呈上升趋势。我们提醒你在沟通过程中保持警惕。

 - 仅通过官方渠道申请：仅通过我们在官方平台（招聘网站、官方合作伙伴页面）上发布的职位申请。

 - 始终验证发件人的电子邮件地址：我们的沟通均来自域名 @pennylane.com http://pennylane.com 或 @pennylane-partners.com http://pennylane-partners.com 的专业电子邮件地址。

 - 我们绝不会在招聘过程中要求你付款或提供财务信息（银行详细信息、面试付款、设备购买等）。如果遇到此类请求，则为欺诈行为——请不要回复并立即向我们举报。

我们完全拥抱多元化、公平和包容，致力于提供平等的就业机会，无论性别、性取向、出身、残疾或任何其他使你成为你自己的特征。

🇫🇷 个人数据

Pennylane 处理你的数据以管理你的申请并评估你对该职位的适合性。如果你的申请未成功，你的数据可能会从我们最后一次沟通或招聘程序结束之日起保留 2 年，以建立和管理候选人资源库。你可以随时反对并要求删除你的数据，请发送电子邮件至：dpo@pennylane.com。  
我们的数据政策 https://www.pennylane.com/fr/vos-donnees-personnelles-recrutement

🇬🇧 个人数据

Pennylane 处理你的数据以管理你的申请并评估你对该职位的适合性。如果你的申请未成功，你的数据可能会从我们最后一次沟通或招聘程序结束之日起保留 2 年，以建立和管理候选人资源库。你可以随时反对并要求删除你的数据，请发送电子邮件至 dpo@pennylane.com。了解更多 https://www.pennylane.com/fr/vos-donnees-personnelles-recrutement

🇩🇪 个人数据

Pennylane 处理您的数据以管理您的申请并评估您对该职位的适合性。如果您的申请未成功，您的数据可能会从我们最后一次沟通或招聘程序结束之日起保留最多 2 年，以建立和管理候选人资源库。您可以随时提出异议并要求删除您的数据，请发送电子邮件至 dpo@pennylane.com。了解详情 https://www.pennylane.com/fr/vos-donnees-personnelles-recrutement

🇪🇸 个人数据

Pennylane 处理您的数据以管理您的申请并评估您对该职位的适合性。如果您的申请未被选中，您的数据可能会从我们最后一次联系或选拔过程结束之日起保留最多 2 年，以建立和管理候选人资源库。您可以随时提出异议并要求删除您的数据，请发送电子邮件至 dpo@pennylane.com。更多信息 https://www.pennylane.com/fr/vos-donnees-personnelles-recrutement