【崗位職責(zé)】
核心業(yè)務(wù)研發(fā)：負(fù)責(zé)公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)后端服務(wù)的設(shè)計(jì)、開發(fā)與維護(hù)，編寫高質(zhì)量、可擴(kuò)展的 Python 代碼；
架構(gòu)與性能優(yōu)化：基于業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)高并發(fā)、高可用的系統(tǒng)架構(gòu)，應(yīng)對(duì)復(fù)雜計(jì)算密集型或 I/O 密集型場(chǎng)景的性能瓶頸；
大模型工程化落地：將大語言模型（LLM）深度集成到業(yè)務(wù)鏈路中，構(gòu)建 Agentic Workflow（智能體工作流），解決實(shí)際業(yè)務(wù)痛點(diǎn)；
AI 工具鏈構(gòu)建：設(shè)計(jì)并打通內(nèi)部系統(tǒng)與大模型之間的交互機(jī)制，開發(fā)可供大模型調(diào)用的工具鏈（Skills/MCP），提升系統(tǒng)自動(dòng)化程度；
技術(shù)攻堅(jiān)：持續(xù)跟進(jìn)前沿開源大模型技術(shù)（Agent、RAG 等），保持系統(tǒng)技術(shù)棧的先進(jìn)性并進(jìn)行技術(shù)選型。
【任職要求】
一、 Python 基礎(chǔ)與 Web 開發(fā)能力
扎實(shí)的 Python 功底：精通 Python 編程，深入理解面向?qū)ο?、裝飾器、生成器、內(nèi)存管理等核心機(jī)制；
Web 框架經(jīng)驗(yàn)：熟練掌握 FastAPI，熟悉其中間件、依賴注入、Pydantic 數(shù)據(jù)校驗(yàn)機(jī)制，具備構(gòu)建高性能 RESTful API 的經(jīng)驗(yàn)（同時(shí)了解 Flask/Django/Tornado 等加分）；
數(shù)據(jù)庫與緩存：熟練使用 PostgreSQL/MySQL，熟悉 SQLAlchemy 等 ORM 框架；熟練使用 Redis 進(jìn)行緩存和分布式鎖的設(shè)計(jì)。
二、 并發(fā)與異步編程能力詳解
異步編程（Async/Await）：精通原生 asyncio，能夠熟練編寫非阻塞的高性能網(wǎng)絡(luò)及 I/O 密集型應(yīng)用；
并發(fā)模型掌控：深入理解 Python 的 GIL 原理，能夠根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景準(zhǔn)確選擇并混用 線程池（ThreadPoolExecutor） 與 進(jìn)程池（ProcessPoolExecutor）；
解決問題能力：具備解決復(fù)雜并發(fā)問題的能力，例如在協(xié)程中正確卸載（offload）CPU 密集型任務(wù)，或者處理多進(jìn)程下的資源共享與死鎖問題。
三、 大模型（LLM）與AI工程化能力
主流框架經(jīng)驗(yàn)：熟練使用 LangChain、LlamaIndex 或類似的 Agent 框架，了解其底層的鏈?zhǔn)秸{(diào)用、記憶管理和路由分發(fā)原理；
核心概念與底層原理：
深入理解并主導(dǎo)過 RAG（檢索增強(qiáng)生成） 架構(gòu)的開發(fā)，熟悉 Embedding、向量庫檢索及重排（Rerank）策略；
理解并能運(yùn)用 MCP（Model Context Protocol） 等模型協(xié)議規(guī)范，打通大模型與本地化數(shù)源或外部工具的上下文邊界；
熟悉智能體 Skills/Tools（工具調(diào)用）的設(shè)計(jì)原理，能夠編寫健壯的被調(diào)函數(shù)以擴(kuò)展大模型能力；
AI 落地驅(qū)動(dòng)：不只是停留在“調(diào)包”層面，而是能熟練運(yùn)用 Prompt Engineering（提示詞工程）、CoT（思維鏈）、Agent 架構(gòu)等大模型能力，解決具體的業(yè)務(wù)或工程問題。
【加分項(xiàng)】
文本數(shù)據(jù)處理核心能力：熟練使用 Python 處理非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)預(yù)處理（ETL）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先（對(duì) RAG 前期數(shù)據(jù)語料準(zhǔn)備尤為重要）；
有實(shí)際落地的 AI Agent、知識(shí)庫問答系統(tǒng)、或自動(dòng)化 Workflow 系統(tǒng)的核心開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
了解并使用過主流向量數(shù)據(jù)庫（如 Milvus, Qdrant, Pinecone, FAISS 等）；
熟悉 Docker、Kubernetes，有微服務(wù)架構(gòu)和云原生部署經(jīng)驗(yàn)；