全栈工程师

我们是一家处于快速发展与转型期的档案数据公司，致力于用人工智能技术激活数字档案的深层价值。团队氛围开放、扁平，不设边界，注重工程效率与技术本质。现需寻找一位热爱全栈、深耕AI工程化的技术伙伴，作为研发体系的核心骨干，共同打造下一代智能档案服务平台。
【岗位职责】
1. AI产品研发
主导基于大模型（GPT / GLM / Qwen / 文心一言等）的智能应用系统设计与开发，将AI能力落地于档案数据服务、企业知识库、智能问答、辅助审核等真实业务场景，驱动产品智能化创新。
2. 全栈系统建设
负责B/S架构Web系统的前后端全链路设计与实现，从0到1搭建核心模块，完成技术选型与架构设计；构建高并发、高可用、易扩展的后端服务体系与API生态。
3. 数据与服务架构
设计全局数据结构与数据流转机制，负责数据库建模、查询优化及服务性能调优；参与系统部署架构设计，平衡模型调用成本、推理延迟与系统吞吐量，保障生产级稳定。
4. 工程质量与规范建设
编写高质量、可测试、可维护的代码，主导自动化测试、持续集成及代码规范体系建设；输出架构文档、技术方案及复用资产，从源头降低技术债务。
5. 协作与技术推动
与产品、算法、运维紧密协作，将前沿AI技术工程化落地；主导技术预研、框架选型与新技术引入，持续提升团队技术水位与交付效率。
【任职要求】
一、经验与资质
25-35岁，本科及以上学历，计算机/软件工程/人工智能/数学等相关专业
3-5年全栈开发经验，至少1年大模型应用落地经验，有企业级AI系统、知识库、智能问答项目者优先
持有计算机软考中级及以上、主流云厂商认证或AI框架官方认证者优先
二、专业知识与技能
1.前端与后端
熟练 React/Vue 之一 + TypeScript，具备中大型项目架构与性能优化经验
精通 Java/Python/C# 至少一门语言，熟练 SpringBoot/Django/FastAPI 等框架，有服务化设计与并发调优实践
2.数据与架构
扎实SQL功底，熟练 MySQL/PostgreSQL，具备数据库建模与查询优化能力
了解向量数据库（Milvus/PGVector/FAISS），有RAG系统数据层设计经验者优先
3.工程化与AI工程化
熟练 Git、Linux、Docker，了解 K8s 及 CI/CD 流程；有单元测试与代码规范习惯
有LLM项目完整落地经验，掌握 RAG 架构、Prompt Engineering，熟练 LangChain/LlamaIndex
具备Agent应用开发经验（多工具调用/流程编排），理解成本、延迟与系统架构的平衡
4.AI协同开发
熟练使用 Cursor / GitHub Copilot 等AI编程工具，并实际应用于代码生成、重构、测试
对AI赋能工程效率有系统方法论，而非浅层工具调用
加分项
信创/国产化适配 | 私有化大模型部署 | OCR/PDF解析/文档处理 | 开源贡献/技术博客
三、核心素质
全栈架构思维：能从业务场景出发，设计合理的数据结构、接口规范与技术方案，产出高复用、易维护的代码资产。
工程化与质量内建：以代码质量为信仰，善于通过工具、流程与规范降低技术债务，提升团队交付确定性。
技术敏锐度与协作精神：对AI辅助开发、新框架保持敏感，能快速学习并转化为生产力；跨角色沟通顺畅，以技术视角推动产品创新。
问题拆解与攻坚能力：面对复杂业务与技术难题，能快速定位瓶颈、提出系统性解决方案，并推动落地。
【我们提供】
核心舞台与影响力
参与档案数据智能化转型的核心系统建设，技术选型拥有充分话语权，你的架构决策将沉淀为团队资产。
双通道成长路径
专业线：初级 → 中级 → 高级 → 资深 → 首席
管理线：工程师 → 技术组长 → 架构师/技术经理 → 技术总监
团队由来自大厂的工程师组成，不内卷、不甩锅。
贴心福利
10-12天带薪年假 + 不限量零食咖啡 +不定期团建