算法工程师

岗位职责
核心系统设计与开发：负责Python后端核心模块的需求分析、系统架构设计、技术选型与高质量代码实现，确保按期交付可维护、可扩展的代码。
接口与文档：基于 FastAPI / Django / Flask 等框架设计并实现高性能的 RESTful/gRPC 接口，并维护完善的 OpenAPI/Swagger 文档。
数据与缓存体系：负责关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）的设计与性能优化（索引、SQL调优）；基于 Redis 构建缓存体系，支撑高并发业务场景。
中间件与解耦：在必要时接入 Kafka/RabbitMQ 等消息队列，实现系统异步解耦与流量削峰。
工程化与质量保障：建立完善的工程化体系，包括单元/集成测试（pytest）、日志追踪、监控报警、以及灰度发布与回滚机制。
系统优化与排障：参与系统全链路的性能与稳定性优化，包括压测、性能 Profiling、SQL/索引调优及分布式系统故障排查。
大模型系统建设：参与大模型相关基础设施的建设，包括模型部署与服务化、Embedding 服务、检索服务、知识库构建及提示工程。
RAG模块开发：负责 RAG（检索增强生成）业务模块的设计与实现，包括向量数据库（Milvus/Faiss/PGVector）接入、文档切片、Embedding Pipeline 构建、以及召回与重排策略优化。
LLM Agent/工作流：结合业务场景，设计并实现 LLM Agent 与复杂工作流（如文档解析、智能问答、数据分析 Agent），以提升智能自动化水平。
智能应用产品化：将AI能力转化为具体产品功能，负责如 ChatBI、智能摘要、合同校验、OCR流程对接、多模态接口等智能能力的落地。
团队协作与文档：与产品、前端、算法/数据团队紧密协作，推动需求落地与持续迭代；撰写技术方案、设计文档与用户手册。
任职要求
必备经验：计算机相关专业本科及以上学历，5年以上Python后端开发经验，具备中大型分布式系统的设计和开发经验。
技术框架：精通 FastAPI、Django、Flask 等至少一种Web框架，深刻理解其原理与最佳实践。熟练掌握RESTful API设计，有gRPC实践经验者优先。
数据库与缓存：
精通 MySQL/PostgreSQL，具备丰富的数据库设计、SQL优化及索引调优经验。
精通 Redis，熟悉其多种数据结构及应用场景，具备缓存设计、分布式锁等实战经验。
熟悉 Kafka/RabbitMQ 等消息中间件的原理和使用。
工程化与DevOps：具备扎实的工程化思维，熟练掌握 Git、Docker 等工具。拥有完善的测试意识，熟悉 pytest 等测试框架。有 CI/CD、日志、监控、灰度发布等实践经验。
AI应用技能（具备以下一项或多项）：
大模型应用：具备实际的LLM应用开发经验，熟悉 LangChain/LlamaIndex 等框架，对 Prompt Engineering 有深入理解。
RAG系统：拥有完整的RAG系统搭建和优化经验，熟悉文档解析与分块，精通至少一种向量数据库（Milvus, PGVector, Faiss）的使用和调优。
LLM Agent：有基于LLM的Agent或复杂工作流的设计和开发经验。
智能产品化：有 ChatBI、智能问答、知识库、OCR集成等智能应用项目的实战经验。
软技能：具备优秀的业务理解能力、沟通协调能力和团队协作精神。拥有强烈的责任心和自驱力，对新技术有好奇心和学习能力。具备优秀的技术文档撰写能力。