【崗位職責(zé)】
1. 深度參與 AI 業(yè)務(wù)場景的全生命周期交付：需求拆解 → 技術(shù)方案 → 編碼實現(xiàn) → 性能調(diào)優(yōu) → 線上監(jiān)控 → 持續(xù)迭代。
2. 用 Python/Java 編寫高可讀、高可測、高可維護(hù)的代碼。
3. 負(fù)責(zé) LLM 應(yīng)用落地，基于 LangChain / LlamaIndex 搭建檢索增強(qiáng)（RAG）、Agent、Multi-Agent 系統(tǒng)，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)問答、決策與推薦場景。
4. 基于 Dify、騰訊云 TCADP、Coze 等低代碼 AI 平臺快速 0→1 搭建 MVP。
5. 熟悉 AI 服務(wù)容器化（Dockerfile & K8s YAML）與云原生交付能力。
【技能要求】
1. 精通 Python3.10+，熟悉異步生態(tài)（asyncio、aiohttp、FastAPI、Celery、Streamlit），代碼通過 black、isort、mypy、ruff 自動卡點。
2. 熟悉 Java17+，熟悉 Spring Boot 3.x、Spring Cloud Alibaba、Reactor、Netty。
3. 深入理解 AI Agent 開發(fā)范式。
4. 熟悉向量數(shù)據(jù)庫（Milvus、Pinecone、Weaviate、Tencent VectorDB）與混合檢索（Dense+Sparse+Keyword），能根據(jù)召回率/延遲做索引優(yōu)化。
5. 掌握傳統(tǒng)關(guān)系型（MySQL8、PostgreSQL15）和 NoSQL（MongoDB6、Redis7、TiDB）的原理及性能調(diào)優(yōu)，具備索引、事務(wù)、分庫分表、讀寫分離實戰(zhàn)經(jīng)驗。
6. 熟悉常見中間件：Kafka、RabbitMQ、Pulsar、Nacos、Gateway、Traefik。
【經(jīng)驗要求】
- 2 年以上 Python 后端主導(dǎo)經(jīng)驗，至少完整負(fù)責(zé) 1 個 LLM 相關(guān)項目從需求到上線。
- 1 年以上 Java 后端經(jīng)驗。
- 有騰訊云/AWS/阿里云 AI 套件（TGI、SageMaker、PAI）經(jīng)驗優(yōu)先。
- 熟悉 CUDA、TensorRT、vLLM、DeepSpeed 者額外加分。
【加分項】
- 具備英語溝通能力者優(yōu)先。