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AI后端架构设计与实现： 主导或参与AI应用（如AIGC内容生成、智能对话机器人、RAG系统）的后端服务架构设计，确保系统的高性能、高可用、高扩展性。 大模型服务化与集成： 负责将大语言模型（LLM）及其他AI模型（如文生图、文生视频模型）封装成稳定、高效的API服务。设计并实现与模型的交互逻辑，包括Prompt工程、流式响应处理、异步任务管理等。 Agent系统框架开发： 参与智能Agent的后端框架搭建，包括意图识别、状态管理、思维链（CoT）、工具调用（Tool-using）以及与外部API和数据库的集成。 AI工程化与性能优化： 深入研究模型推理的性能瓶颈，与算法工程师协作，进行模型服务的性能优化，如推理加速、缓存策略、负载均衡等，以降低延迟和成本。 数据与工作流管理： 设计和开发支撑AI应用的数据处理管道（Data Pipeline）、向量数据库（Vector DB）的集成与管理，以及复杂AI工作流（Workflow）的编排和调度。 技术探索与创新： 持续关注AI工程领域的最新技术动态，如Lang graph、Pi Agent、Model-as-a-Service等，并评估引入新技术以提升团队开发效率和产品竞争力。 候选人特质： 技术热情与好奇心： 对AI技术有发自内心的热爱，喜欢动手实践，乐于探索和学习新技术。 系统性思维： 能够从全局视角思考问题，设计出健壮、可扩展的系统架构，而不仅仅是实现单个功能点。 问题解决者： 面对AI应用中出现的全新工程挑战，能够主动分析、定位并找到创造性的解决方案。 出色的沟通与协作能力： 能与算法工程师、产品经理、前端工程师等多方角色高效沟通，清晰地表达技术方案。 结果导向： 关注业务结果，能够将复杂的技术问题转化为对用户有价值的产品特性。