AI应用后端工程师

职位描述：

1、平台架构开发：负责 AI 平台后端设计。使用 Python 实现核心业务（微调流程/推理封装/Prompt管理等）；
2、智能体与 RAG 落地：基于 LangChain 开发 Agent；利用 PostgreSQL 设计向量检索方案，优化知识库存储与召回效率；
3、高并发与系统优化：解决训练/推理的高并发瓶颈，设计 GPU 资源动态分配、排队管理及监控告警机制；
4、数据库设计与维护：设计业务与向量数据模型，基于 PostgreSQL 进行深度调优，确保复杂查询场景下的响应速度；
5、工程化与微服务：推动后端服务的容器化（Docker/K8s）与微服务化（gRPC），提升系统的可维护性与扩展性。

职位要求：

1、学历与经验：本科及以上学历，计算机相关专业，3 年以上 Python 开发经验、至少 6 个月大模型应用开发或落地经验；
2、语言技术栈：精通 Python (FastAPI/Django)，熟悉 Go 语言，能独立构建高性能 AI 后端服务；
3、算法基础：具备扎实的算法功底，了解传统机器学习及深度学习（Transformer/CNN/RNN）的基本原理；
4、数据库与中间件：精通 PostgreSQL（索引/锁机制），熟练使用 Redis 及 Kafka/RabbitMQ 处理高并发任务；
5、架构与工程化：熟悉 gRPC 协议及微服务架构；熟练掌握 Docker、K8s 容器化部署及 Git 工作流；
6、AI 应用开发：熟悉 LangChain、LlamaIndex 等框架，理解 RAG（检索增强生成）与 Agent（智能体）架构；
7、综合素质：具备极强的跨组件（跨语言/数据库/显卡）排错能力，对 AI 新技术敏感并能快速工程化落地。

加分项：
向量技术：熟悉 Milvus/ChromaDB 等向量数据库原理或索引算法；
模型落地：了解模型微调流程（SFT/LoRA）或熟悉推理服务部署（vLLM/Ollama/TensorRT）。

欢迎投递简历：

1.联系人：王欣僮

2.联系方式：wangxintong@hqshuke.com