AI 副业早报 2026-11-06：AI 工作流岗 25-38K、Harness 团队招资深、AI 时代的 Dropbox 在找人

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💼 远程 AI 工作流工程师：25-38K，做在线视频与出海社交的 AI 落地

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 远程居家岗位，招聘 3 人，薪资 25k-38k，技术栈 React / TypeScript + Go，业务方向是在线视频、交友与出海社交。职责覆盖 H5 / PC / WebView 多端全栈架构，以及把 AI 能力铺进文本（对话、翻译、文案）、图像（生成、修图）、音频（TTS、语音识别）、视频（特效、理解、审核）等多模态场景，还要参与 AI 工作流与 Agent 编排的工程化建设，包括流程配置、多模型串联与工具调用。这份 JD 里"多模型串联 + 工具调用"的部分，是当下 AI 工作流岗位区别于普通全栈岗的核心。

💼 北京超数智能招 Harness & Agentic AI 资深工程师

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 北京的一支以年轻人为主的 AI 创业团队，探索 Harness 与 Agentic AI 在当今的新应用场景，同时布局 AI4Science 等交叉领域，已有实际客户与商业基础。Leader 是北大博士后，成员来自清华、北大、耶鲁。之所以招资深工程师，是因为希望在架构设计、技术决策与项目交付上有人能挑大梁，尤其欢迎做过复杂系统或核心业务、多年大厂经历的人。这类团队的画像很清晰：科研底子好，但需要能扛生产系统的人。

💼 Hipo Hipo：AI 时代的 Dropbox，招产品设计师与全栈工程师

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 团队的出发点是当年乔布斯想买 Dropbox 时说它"只是一个 feature，不是一个 product"，而 Dropbox 把跨设备同步做到极致，最终定义了一种工作方式。他们要做的是 AI 时代的同步中枢——Hipo Hipo。痛点在于当下工作流已经碎片化：在 Cursor 写代码、切到 Claude Code 跑测试、换新 Agent 摸索、换设备继续，但工具在变，记忆和上下文却无法流动。传统云盘只认文件和元数据，看不懂段落间的逻辑；讨论过程、被推翻的方案、决策逻辑这类"动态 State"根本没有变成文件，最后全丢了。Hipo Hipo 想把用户与各种 AI 协作产生的内容与流动记忆，变成可随处携带、可挂载到任意 Agent 的工作空间。

💼 联想超节点团队招聘 AI Infra 方向技术人才

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 联想超节点操作系统研发团队在构建大规模 AI 训练与推理系统，推动模型算法、训推框架、GPU 算子与高速网络通信的深度协同。所需方向包括大模型训练与推理、分布式并行计算、GPU 算子优化、高性能网络与通信优化四个领域之一或多个。自研超节点平台 + 大规模训推系统优化，是国内大厂基础设施路线里技术含量较高的一类岗位。

💼 远程高薪岗位合集：从 345 个在招岗位里挑出的高薪段

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 技术侧标薪包括：高级安全攻防工程师（管理经验优先）40-150K、高级算法工程师 35-50K、广告算法工程师 30-40K、高级 Java 工程师（推荐系统方向）25-40K、高级/专家 AI 应用工程师（Agent Ops）20-40K、AI 工作流工程师 25-38K、后端工程师 21-37K，另有年薪 ≤ 20 万美元的 AI Algorithm Engineer。产品侧：产品组长（内容/视频站）30-70K、高级产品经理 30-50K、推荐与广告算法产品经理 20-40K、海外产品经理（短剧方向）25-35K。运营侧：运营/增长运营副主管 40-65K。其中"AI 应用工程师（Agent Ops）“是最近才成型的一类岗位，值得单独留意。

💼 成都软件测试工程师（AI 产品方向）：6-8K，专做 AI 生成质量把关

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 甲方外包岗但在自己公司坐班，地点双流区西航港，薪资 6K-8K，招 1 个组长加 2 个组员。测试对象是大语言模型、AI 应用、智能问答与 AIGC 生成类产品，重点关注 AI 视频生成和画布式产品。常规功能测试之外，明确要求针对大模型特性开展幻觉、一致性、逻辑性、安全性、合规性与鲁棒性测试，识别模型输出异常、偏见、违规、低质与重复等问题，并覆盖画布节点编排、任务提交、状态流转、版本保存、用户权限与额度计费等业务场景。

💼 OmnixDrive 招募智能驾驶 AI 工程师：3-5 人，新加坡时区项目制

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 成立于 2026 年、总部位于新加坡的 AI 初创公司，专注智能驾驶底层 AI 与基础设施研发，方向涵盖大规模驾驶数据处理、深度学习模型训练与优化、视觉感知、多传感器融合与算法工程化。招聘 3-5 名高级人工智能工程师，混合办公、协作时区 UTC+8，形式为项目制合作。岗位职责里把"优化模型训练流程、计算资源利用率、推理"与传感器融合并列，说明团队不只做感知算法，也在往训练基础设施方向压。

💼 资深渗透工程师 / 红队主攻手 / 技术合伙人（远程合作）

来源: V2EX 原文: 原文 摘要: 团队业务之一是在合规授权下协助打击新型互联网犯罪（网络赌博、网络传销、虚拟币非法金融活动等），提供远程勘验与电子取证等技术支撑。招聘资深渗透工程师、红队主攻手、红队负责人、CTO、技术合伙人，初中级渗透工程师不适合。方向包括持续跟踪全球最新漏洞研究、挖掘复现并获取海外目标权限。商业模式与技术方向可探讨，把技术能力转化为生产力。

🚀 独立项目：一个人做出来的真实需求

我做了一个可以打断的历史播客生成器

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 一个历史播客生成器，最大特点是可以随时打断。用户可以问它任何主题，然后直接开始学习。与常规的"生成后被动收听"的播客产品不同，可打断意味着对话式学习——听众随时插话追问，播客随之调整叙述方向。这类产品把播客从单向音频变成了带反馈的学习会话。

我建了一个美国 WARN 裁员通知的可搜索数据库：58,000 份文件，覆盖 47 个州 600 万名员工

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 覆盖全美 47 个州、涉及约 600 万名员工的 WARN 裁员通知，被整理成可搜索的数据库。WARN 法案要求企业提前 60 天通知大规模裁员，这类文件是判断企业真实经营状况的高频信号，但原始文件散落在各州政府网站、格式各异、难以检索。把它做成结构化可查的数据库，本身就是一件有公共服务属性的小事。

我花了一年做了一个"你还在通话时它就回答屏幕上的问题"的工具

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 在屏幕共享通话过程中，工具实时回答对方提出的问题。这类"通话中即时响应"的需求背后，是一个被长期忽视的场景——会议里的信息缺口往往在当下最值钱，而事后整理纪要已经太晚。

我做了人生第一个 App：一只非常自信的猫给的每日肯定语

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 第一次做 App 的作品，用一只"非常自信的猫"生成每日自我肯定语。产品逻辑极简，但抓住了一个真实且被验证的需求： affirmation 应用的关键不在功能复杂度，而在内容的语气一致性。

我在"我今天势不可挡"这句话让我觉得是谎言的日子里，做了个小应用

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 作者的表述很诚实：产品是为那些自我激励话术失效的时刻准备的，并且主动寻求用户的真实反馈。承认某个品类在某些时刻"失效”，然后只服务那部分失效的时刻，是独立开发者里少见的清醒。

在小项目里如何让第三方价格数据不过期

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 一篇关于小型项目数据保鲜的具体实践分享。第三方价格数据是独立开发者最常见的数据源，也是最容易悄悄过期的部分——数据一旦陈旧，产品的信任链就开始崩。

那些不再发自己 side project 的独立开发者，后来怎么样了

来源: Reddit r/SideProject 原文: 原文 摘要: 一个关于独立开发者创作节奏的讨论帖。这类"沉默的开发者"往往是转向了真正的产品而非继续刷存在感，帖子本身构成了一份关于副业心态变化的观察样本。

🧰 产品雷达（Product Hunt）

CC Auto Review：把代码审查自动化

来源: Product Hunt 原文: 原文 摘要: 面向 AI 编程场景的自动化代码审查产品。在 Claude Code、Cursor 这类工具让代码产出量激增之后，审查侧的人力瓶颈变得比以往任何时候都明显。

Tencent Hy4：腾讯混元大模型新版本

来源: Product Hunt 原文: 原文 摘要: 腾讯混元系列的 A13B 版本在 Product Hunt 上架。开源大模型出海到 Product Hunt 这类面向全球开发者的渠道，本身是国产模型争取国际开发者生态注意力的一种路径。

Stitch.ai、Living Brain、Clocknext 等 10 款新上架产品

来源: Product Hunt 原文: 原文 摘要: 本轮 Product Hunt 值得留意的还有：Stitch.ai（AI 驱动的设计与开发衔接）、Living Brain（Chat and Build 方向，把对话直接变成可运行产物）、Clocknext（时间调度类工具）、Pushary for Teams（推送协作）、Glasshand、Paws、Rerun、Maritime、Polylane for Google Cloud（面向 Google Cloud 的网络与加速能力）以及 Wingmen。其中 Living Brain 的定位最接近当下"对话即产物"的主流方向。

本早报数据来自 V2EX 酷工作、Reddit r/SideProject、Product Hunt 三个公开渠道的定时采集与人工核验。