崗位職責(zé)
核心后端系統(tǒng)開發(fā)： 設(shè)計、開發(fā)和維護基于 Python (Django/Flask/FastAPI) 的核心后端服務(wù)和API，確保系統(tǒng)的高可用性、可擴展性和安全性。
大語言模型 (LLMs) 交互與集成： 負責(zé)與各類大型語言模型進行深度集成，設(shè)計并實現(xiàn)高效的 Prompt Engineering、上下文管理、模型推理和結(jié)果解析機制。
算法模型開發(fā)與優(yōu)化： 參與和主導(dǎo)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)（特別是 推薦系統(tǒng) 和個性化學(xué)習(xí)路徑模型）的開發(fā)、部署和持續(xù)優(yōu)化。
技術(shù)評估與選型： 對新興的AI技術(shù)、框架和工具進行技術(shù)調(diào)研、評估和驗證，為公司的技術(shù)戰(zhàn)略和模型選型提供專業(yè)建議。
數(shù)據(jù)管理與結(jié)構(gòu)設(shè)計： 負責(zé)數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)模型優(yōu)化和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計，確保數(shù)據(jù)存儲的高效性、一致性和可維護性。
數(shù)據(jù)采集與處理： 構(gòu)建和維護自動化數(shù)據(jù)采集 (Data Collection) 管道，負責(zé)海量教育數(shù)據(jù)和用戶行為數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換、存儲和管理，為模型訓(xùn)練和產(chǎn)品分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支持。
性能優(yōu)化與問題解決：識別并解決系統(tǒng)中的性能瓶頸、技術(shù)難題和潛在風(fēng)險，持續(xù)優(yōu)化代碼質(zhì)量和系統(tǒng)架構(gòu)。
跨職能協(xié)作：與前端工程師、后端工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、教研團隊緊密協(xié)作，將AI功能無縫融入產(chǎn)品，共同推動產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新。
任職要求
扎實的計算機科學(xué)基礎(chǔ)： 計算機科學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
精通 Python： 具備3年以上Python后端開發(fā)經(jīng)驗，熟練掌握至少一種主流Python Web框架（如 Django、Flask 或 FastAPI）。
熟悉大語言模型 (LLMs)： 對主流大型語言模型有深入理解，具備實際的 LLMs 交互和應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗
算法與機器學(xué)習(xí)背景： 了解機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，有實際的 推薦系統(tǒng)、NLP 或其他AI算法開發(fā)經(jīng)驗。熟悉 TensorFlow、PyTorch 等框架者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)工程與管理能力： 具備良好的數(shù)據(jù)采集、清洗、處理和存儲經(jīng)驗，熟練使用SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫（如 PostgreSQL、MongoDB、Redis），有 數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計 經(jīng)驗。
系統(tǒng)設(shè)計能力： 理解微服務(wù)架構(gòu)、RESTful API 設(shè)計原則，具備獨立設(shè)計和開發(fā)可擴展后端系統(tǒng)的能力。
工程化實踐： 熟悉 Git 版本控制，了解 Docker 容器化技術(shù)，具備CI/CD實踐經(jīng)驗者優(yōu)先。
強大的問題解決能力： 具備獨立分析問題、解決復(fù)雜技術(shù)挑戰(zhàn)的能力，樂于探索和學(xué)習(xí)新技術(shù)。善用AI工具，喜歡跟隨技術(shù)不斷學(xué)習(xí)。
溝通與協(xié)作： 優(yōu)秀的團隊合作精神和溝通能力，能夠與不同背景的團隊成員高效協(xié)作。