AI应用平台开发

岗位职责： 1. 负责企业级智能体平台的核心后端服务设计与开发，确保系统的高性能、高可用性、可扩展性和稳定性。 2. 主导或参与平台技术方案设计、架构选型与技术攻坚，关注长期技术演进和可维护性。 3. 设计并实现高效、可靠的微服务、API接口和数据处理模块。 4. 深入参与智能体平台相关需求分析、系统设计、资源评估与任务拆分。 5. 编写高质量、可维护、可测试的后端代码，并积极参与代码审查，保障代码质量。 6. 与算法工程师紧密协作，集成AI模型推理能力，优化模型服务部署与调用流程。 7. 与产品经理、前端工程师及其他相关团队协作，确保智能体平台功能模块的顺利交付。 8. 持续关注并研究后端技术、AI工程化及智能体平台领域的最新发展，推动技术落地。 任职资格： 一、必备： 1.计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历。 2.深刻理解微服务架构、分布式系统设计原理与实践经验（如服务发现、负载均衡、容错处理、分布式事务）。 3.熟练掌握 RESTful API 设计规范和开发实践。 4.精通关系型数据库（如 MySQL, PostgreSQL）的设计、优化与SQL编程，了解常用NoSQL数据库（如 Redis, MongoDB）的应用场景。 5.熟悉常用消息队列（如 Kafka, RabbitMQ, Pulsar）的使用和原理。 6.了解软件工程，包括代码版本控制（Git）、单元测试、CI/CD流程。 7.具备良好的问题分析、定位和解决能力，以及优秀的沟通协作能力。 8.对人工智能技术（特别是LLM应用、智能体）有浓厚兴趣，并愿意深入学习和应用。 9.开发语言侧重点（三种语言中的一种）：5年以上后端开发经验，3年以上使用 Python、NodeJS或 Java 中至少一种语言进行复杂系统开发的经验。 10.精通至少一种主流后端开发框架， Java - Spring Boot/Cloud (Go - Gin/Echo) Python - Django/Flask/FastAPI； NodeJS-NestJS/NextJS。 二、加分项： 1.开发过RAG，NL2SQL，DeepResearch等完整应用链路的优先。 2.善用AI工具能力的优先。 3.熟悉 Kubernetes (K8S)、Docker 等容器化技术及云原生应用部署、运维。 4.熟悉主流AI模型（如 OpenAI, Claude， 国内大模型）的API接口规范与集成经验。 5.有模型部署、推理服务优化经验，了解或使用过 vLLM, SGlang 等GPU推理框架。 6.了解机器学习/深度学习模型训练、部署的基本流程和挑战。 7.有企业级内部平台或中后台系统开发经验。