后端架构与核心开发：负责核心业务系统及 AI 应用平台的架构设计、核心模块开发与持续优化，建设高可用、高并发、可扩展的服务端系统，保障代码质量与交付效率。 2. 业务功能与全栈交付：以后端研发为主，协同完成管理后台、业务平台等 Web 产品的功能开发与前后端联调，推动需求从技术方案、开发测试到上线运行的完整落地。 3. 数据与缓存体系建设：负责数据库建模、复杂 SQL 与性能优化，合理运用 Redis、消息队列等组件，设计缓存、分布式锁、限流及异步处理方案，保障数据一致性与系统性能。 4. 大模型服务工程化：负责开源大模型的部署、服务封装及业务接入，建设模型 API 网关、鉴权、限流和监控能力，持续优化推理服务的吞吐量、响应延迟与资源成本。 5. 云原生部署与资源管理：参与 Docker、Kubernetes 环境下的服务部署、维护与资源优化，推进 GPU 资源分配、弹性伸缩及故障排查，提升算力利用率与服务稳定性。 6. 工程质量与研发效能：完善自动化测试、CI/CD、日志、指标及告警体系，推动微服务治理与接口规范建设；合理使用 AI 开发工具，提高编码、测试、排障与迭代效率。任职要求 1. 计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历，硕士优先，具备 5 年以上后端开发经验，有复杂业务系统或高并发系统的实际建设经验。 2. 精通 Go，熟悉 Gin、Fiber 等至少一种主流框架，深入理解并发模型、内存管理及性能调优，能够独立完成服务设计、核心模块开发与疑难问题排查；具备 Java 或 Python 开发经验者优先。 3. 熟练掌握 MySQL、PostgreSQL 等至少一种关系型数据库，具备数据建模、事务、索引、执行计划分析及 SQL 优化能力，能够处理大数据量与高并发场景下的数据访问问题。 4. 熟练掌握 Redis 的常用数据结构及高可用机制，具备缓存、分布式锁和限流的实践经验，能够解决缓存穿透、击穿、雪崩及数据一致性问题。 5. 具备扎实的网络编程、RESTful API、微服务及分布式系统基础，理解超时、重试、幂等、熔断等机制，有系统稳定性建设与性能优化经验。 6. 熟悉 Linux、Docker 和 Kubernetes，具备容器化服务部署、资源配置及故障排查能力，熟悉 Prometheus、Grafana 等监控工具。 7. 了解大模型服务部署与 API 接入流程，具备 AI 应用或模型服务工程化实践，能够参与模型服务上线、监控与性能优化。 8. 具备良好的需求理解、沟通协作与问题解决能力，能够独立推进任务，对交付质量和线上运行效果负责。加分项 1. 熟悉 JavaScript / TypeScript、Vue 或 React，能够独立完成常见管理页面、组件开发及前后端联调。 2. 有 Qwen、Llama 等开源大模型部署经验，熟悉 vLLM、TensorRT-LLM 等推理框架，有模型量化、连续批处理或推理性能优化经验。 3. 有 Kubernetes GPU 调度、显存管理、GPU 共享、弹性伸缩及 GPU 监控实践。 4. 有 AI 应用平台、模型服务平台或算力平台建设经验。 5. 能够将 AI 开发工具有效用于日常研发，并具备代码审查、测试验证和质量把控意识。

高级后端开发工程师（AI 平台方向）

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