岗位职责
- 设计并开发高可用、高并发的分布式服务；构建微服务架构（如Spring Cloud/Dubbo），优化API性能与稳定性；负责数据库（MySQL/PostgreSQL）、缓存（Redis）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）的技术选型与性能调优。
- 将大模型部署到生产环境，设计实时/离线推理服务架构（如模型压缩加速、分布式训练框架集成）；监控模型线上表现（如准确率、延迟、吞吐量）；主导模型的迭代调优（参数调优、后训练、评测）；监控模型效果，定位预测偏差、数据漂移等问题。
- 理解大模型原理并制定工程化方案，与产品、UI/UX、测试及运维团队紧密协作，确保项目高质量交付。
职位要求
- 本科及以上学历，计算机/数学/统计相关专业，3年以上服务端开发经验 ，有大模型落地调优经验。
- 精通 Java/C++/Python（至少一种） 及主流框架（Spring Boot/Gin/Django）；熟练掌握 MySQL/PostgreSQL 数据库设计与优化，精通 Redis 缓存策略；有高并发系统开发经验，熟悉分布式事务、限流熔断、负载均衡机制。
- 熟悉AI 工程化流程，有 Prompt 工程、RAG 应用或大模型微调经验，具备 Python 数据处理能力；掌握模型部署与监控技术栈，如：Prometheus+Grafana/Evidently。
- 熟悉容器化与云原生，掌握CI/CD流程与自动化测试框架。
- 优秀的问题分析与解决能力，较强的工程问题抽象能力，对技术难点有攻关热情，能将业务需求转化为可落地方案。
- 良好的沟通协作能力，持续学习，主动关注技术动态并自我更新，推动团队进步。
- 加分项：熟悉模型压缩技术（Quantization/Pruning）或推理加速框架（TensorRT/OpenVINO）、掌握大数据处理工具（Spark/Flink）、了解强化学习（RL）或多目标优化模型、有完整支持大模型从开发到上线的全链路项目经历的优先。
