【岗位职责】
1.AI模型调用与优化：封装调用大语言模型（DeepSeek、ChatGPT）、优化推理性能（缓存、并发、负载均衡）、调整API调用策略。
2.后端开发与微服务架构：基于FastAPI/Django构建高性能API，采用微服务架构，优化SSE、WebSocket、Kafka等通信。
3.数据库与数据处理：优化MySQL/PostgreSQL/Redis，提升高并发读写性能，掌握分片、分库分表、读写分离等技术。
4.模型部署与工程化：基于ONNX、TensorRT等优化推理，具备Docker+K8s、云端（Azure/AWS/GCP）部署经验，支持CI/CD自动化。
5.测试与数据抓取：使用Playwright/Selenium进行自动化测试，熟练数据抓取与清洗（BeautifulSoup、Scrapy、Pandas）。
6.技术研究与应用：关注RAG、多模态AI、Agent等前沿技术，优化LLM输入输出，有Faiss、Milvus、ChromaDB经验者优先。

【任职要求】
1.计算机、人工智能相关专业优先，具备扎实的编程能力，能够快速学习前沿技术。
2.Python功底扎实，代码能力强，至少10年开发经验，具备良好的编程习惯，代码风格清晰，有大型项目开发经验。
3.掌握主流Python后端框架（FastAPI/Django），熟悉数据库（MySQL、PostgreSQL、Redis），有数据库结构设计与优化经验。
4.精通Python异步编程与高性能开发，熟悉asyncio、多线程、多进程，能优化高并发场景下的API性能。
5.熟悉大模型应用与优化，了解LangChain、DeepSeek、ChatGPT，能优化LLM输入输出流程，有LLM微调经验者优先。
6.掌握Docker、Kubernetes等容器化技术，有大规模AI微服务部署经验，能够优化模型推理性能和资源管理。
7.具备良好的数据结构和算法基础，能够编写高效、可扩展的代码，优化大规模数据处理和AI推理流程。
8.有较强的工程化思维和项目落地能力，能够推动AI技术从原型到生产环境的高效转化。