岗位职责
- 负责 AI 驱动应用的核心架构设计与开发，打通前端交互、后端服务、数据链路与 AI 模型能力，构建端到端可落地的智能化产品能力；
- 构建稳定、高可用、可扩展的后端服务体系，熟悉分布式架构、消息中间件、缓存、远程调用、任务调度等核心技术，支撑复杂业务逻辑、高并发场景及 AI 应用的异步化、长链路执行需求；
- 负责LLM及多模态 AI 能力的集成、编排与工程化落地，持续优化 Prompt Engineering、Context Engineering、RAG、工具调用、成本控制与效果评估体系；
- 结合业务场景进行技术选型、领域建模与 AI 应用流程设计，能够设计并实现复杂的 Agentic Flow、AI Workflow、MCP 工具链或人机协同流程；
- 具备技术 Owner 意识，能够主导关键模块从方案设计、技术攻坚到上线运维的完整交付，并能沉淀工程规范、辅导团队成员，提升团队在 AI 时代的工程交付能力。
职位要求
- 精通 Java、Python 等后端开发语言，具备扎实的工程编码能力和良好的代码质量意识；
- 具备良好的面向对象编程经验，深入理解 OO、AOP 思想，熟悉常用设计模式；精通多线程编程，熟悉分布式系统、缓存、消息队列、RPC、任务调度等机制；熟悉 JVM，包括内存模型、类加载机制、GC 调优及性能优化；
- 具备 AI 辅助下的全栈交付能力，能够利用 AI 编程工具提升研发效率，独立完成从前端页面、后端接口、数据存储到 AI 能力接入的端到端开发；
- 对LLM及Agent应用有浓厚兴趣和实际项目经验，理解模型能力边界，具备 Prompt 调优、上下文管理、模型评测、效果优化和成本优化经验者优先；
- 熟悉以下 AI 工程技术中的一种或多种： LangChain / LangGraph / Agent Framework / Skills ，并具备将其应用到真实业务场景中的能力。
