AI后端开发工程师(MJ030206)

负责大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。 负责设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。 探索和落地模型压缩、量化、动态批处理、服务化框架优化(Triton/TorchServe等)等推理优化技术。 负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。 负责系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。 与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。 负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。

有算法平台开发或与算法团队深度合作经验，特别是模型部署、模型在线推理服务的实际项目经验。 具备大语言模型或复杂模型在线部署(Triton, TorchServe, TensorFlow Serving)、性能调优和推理加速的实际项目经验。 具备智能Agent系统核心模块(如知识库/RAG/记忆管理/工具调用)的设计或开发经验，熟悉相关框架(LangChain/LlamaIndex/MCP/A2A协议)和向量数据库。 负责过C端高并发系统的设计、开发和稳定性保障。 具备架构设计能力、抽象能力和平台化落地经验，有成功主导或深度参与中大型平台项目的证明，具备独立负责和推动复杂技术项目从设计到上线的全流程能力。 精通Java后端开发语言，具备深厚的编程功底和面向对象编程思想，熟练使用MySQL、Oracle等关系型数据库，具备数据库设计、优化和故障排查能力，熟悉实时数据处理技术栈，如Flink、Kafka等，有实时数据处理任务实战经验。