1、負(fù)責(zé)基于 Python 的爬蟲(chóng)， web 項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和架構(gòu)工作和產(chǎn)品部署；
2、負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和維護(hù)后端系統(tǒng)，以支持大數(shù)據(jù)處理和 AI 應(yīng)用的高效運(yùn)行。例如，構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理架構(gòu)，確保海量數(shù)據(jù)的快速讀取和分析，開(kāi)發(fā)與 AI 模型集成的接口，實(shí)現(xiàn)模型的部署和調(diào)用。
3、運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲(chǔ)和分析。例如：使用PySpark 等工具處理大規(guī)模數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。
4、與前端開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密合作，提供穩(wěn)定可靠的接口和數(shù)據(jù)支持。確保前后端數(shù)據(jù)交互的順暢和高效，解決接口兼容性和數(shù)據(jù)傳輸?shù)膯?wèn)題
5、參與 AI 項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和優(yōu)化，包括模型訓(xùn)練、評(píng)估和部署。例如，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)框架如 TensorFlow、PyTorch 進(jìn)行模型訓(xùn)練。對(duì)模型進(jìn)行性能優(yōu)化，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和效率。
【崗位要求】
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)；
2. 熟悉或精通 Python 語(yǔ)言，有三年以上 Python Web 開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
3. 熟悉 Python Web 開(kāi)發(fā)相關(guān)技術(shù)棧 Django，熟悉 Linux 操作系統(tǒng)及 shell 編程；
4. 熟悉 Postgresql、Redis 等常見(jiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，具有數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)和設(shè)計(jì)能力；
5. 熟悉異步編程(Asyncio)、集群與負(fù)載均衡(Nginx)、消息中間件(RabbitMQ)、數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表等技術(shù)，有AI高性能部署方面經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉Dify者優(yōu)先；