高级软件工程师

岗位职责：
1、核心平台架构与开发：
参与设计并实现制造业操作系统的核心后端架构。
基于 GraphQL + PostgreSQL + MinIO 技术栈，构建高可用、可扩展的数据服务与API接口。
集成 Casbin 与数据库行级安全（RLS），实现精细化的多租户权限管理体系。
2、数据与业务流程引擎：
使用 Airflow 构建数据ETL、指标计算与AI模型训练的任务调度平台。
使用 Camunda 设计与开发核心业务工作流（例如：拍片→AI识别→人工审核→报告生成→返修复检）。
3、AI平台与MLOps支撑：
对接 Kubeflow Pipelines，编排从数据准备到模型部署的完整机器学习流水线。
与算法团队协作，落地 MLflow 的模型管理与版本控制。
支撑在线推理服务（如KServe）的开发、部署与性能调优。
4、数据智能与实时计算：
利用 Spark / Flink 开发实时告警、缺陷统计与质量分析等数据应用。
设计合理的数据模型与分区策略，保障TB级工业数据的高效查询与分析。
5、工程效能与AI编程实践（重点）：
深度使用 ChatGPT、Copilot等AI编程工具，进行技术方案探索、代码编写、重构和文档生成。
总结并推广AI辅助编程的最佳实践，提升团队的整体开发效率与质量。
能够将自然语言需求快速转化为可行的技术方案与高质量代码。
任职资格
必备条件：
1、计算机相关专业本科及以上学历，或具备等价的扎实项目经验。
2、熟练掌握 Python/Go/Java/TypeScript 中的至少一门主流后端语言。
3、具备扎实的Web后端开发经验，熟悉RESTful或Graph API设计。
4、熟悉关系型数据库（PostgreSQL优先），掌握索引、事务与SQL优化基础。5、具备AI辅助编程的日常实践，能熟练使用Copilot、Chat等工具提升效率，并能准确判断生成代码的质量与风险。
6、具备良好的团队协作精神、沟通能力和自主解决问题的能力。
优先考虑（满足一项或多项）：
1、有 GraphQL、Spark/Flink、Airflow/Camunda、Kubernetes 等任一技术在生产环境的落地经验。
2、了解或接触过 Kubeflow、MLflow、KServe 等MLOps工具链。
3、具备工业互联网、制造业、质量检测等相关领域项目背景。
4、有内部技术平台、数据中台或AI平台从0到1的搭建经验。
5、对知识图谱（OWL, SPARQL）有了解或项目经验。
薪酬可面议，工作地点可以异地办公