岗位职责

负责氢离子医疗AI产品（包括但不限于搜索/推荐系统）的架构设计与核心研发，覆盖 Query 理解、多路召回、粗排/精排/重排、结果融合与在线服务全链路，持续推动技术优化与平台化建设；
承担搜推在线服务的性能与稳定性目标，主导高并发、低延迟场景下的性能调优、容量规划、限流降级与故障治理，保障核心链路 SLA；
参与核心技术难题攻关与方案选型，抽象通用工程能力（索引管理、A/B 实验、策略配置化、效果归因等），提升算法与业务的迭代效率；
与算法、数仓、产品等团队紧密协作，将大模型、向量检索等前沿技术落地到医疗检索与推荐场景，共同完成业务目标。

职位要求

计算机相关专业本科及以上学历，3年以上服务端开发经验，精通 Java，基本功扎实（JVM、并发编程、集合、IO），能独立完成功能模块的架构设计与开发；
熟悉主流中间件与存储，至少深入掌握 MySQL、Redis、Elasticsearch、Kafka、RocksDB 中的一种或多种，理解其原理与适用场景；
具备高性能、高并发、高可用系统的设计与实战经验，熟悉分布式系统、服务治理、缓存、消息队列等，有性能调优与稳定性治理的实际案例；
熟练使用 AI Coding 工具（如 Claude Code / Qoder / Cursor / Codex 等），能借助 AI 显著提升日常研发效率；具备设计与落地业务 Harness（AI 工程脚手架：Prompt/上下文管理、工具与 MCP 编排、评测与灰度闭环、多轮/多模态 Agent 编排）的能力，能推动团队 AI 工程化升级；
良好的沟通协作与计划执行力，责任心强，能与算法、产品等团队高效配合，推动项目落地；
对技术有热情，主动学习思考，对新技术保持敏锐洞察，乐于接受新方法；
加分项：有搜索/推荐/广告（搜推广）相关系统研发经验；有 HA3/Flink、向量检索、RTP/BE 等搜推工程经验者优先；有大模型应用落地或 AI Agent/Harness 搭建经验；有代码洁癖、重视代码质量。