ai研发工程师

核心定位：主导AI相关后端系统的架构设计、技术研发与团队管理，衔接AI算法与业务落地，保障系统高可用、高性能，推动技术创新与团队能力提升，对AI后端研发全流程负责。
一、岗位职责
- 技术架构管控：主导AI相关后端系统（如AI模型服务、数据处理平台、推理部署系统等）的架构设计、技术选型与技术方案落地，结合业务场景优化架构，解决研发过程中的核心技术难题，保障系统稳定性、可扩展性与安全性。
- AI研发落地：牵头AI技术在后端领域的研发与落地，包括但不限于AI模型接口封装、推理服务优化、数据预处理与特征工程、AI任务调度等，衔接算法团队与业务团队，推动AI能力与业务需求深度融合。
- 团队管理与建设：负责Java后端研发团队（侧重AI方向）的日常管理、任务分配、绩效考核与人才培养，搭建高效的研发流程，提升团队技术能力与协作效率，打造具备AI研发能力的后端团队。
- 研发流程管控：制定并优化研发规范、编码标准与测试流程，推动敏捷研发，把控项目进度、质量与风险，确保AI后端相关项目按时、按质交付。
- 技术创新与迭代：关注AI与Java后端领域的前沿技术（如大模型部署、微服务架构、分布式计算等），引入合适的技术方案，推动系统迭代升级，提升产品核心竞争力。
- 跨部门协作：与算法、产品、测试、运维等部门紧密协作，梳理业务需求，提供技术支持，推动跨部门项目顺利推进，解决跨部门协作中的技术衔接问题。
二、任职要求
（一）核心硬性要求
- 工作年限：本科及以上学历，计算机相关专业，Java后端开发工作年限不低于5年，其中至少2年AI相关后端研发经验（涉及AI模型部署、推理服务、数据处理等），有技术团队管理经验者优先。
- 技术基础：具备坚实的Java后端技术基础，精通Java语言，熟练掌握Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis等主流框架，深入理解Java多线程、集合、JVM原理，具备良好的编码习惯与问题排查能力。
- AI相关能力：熟悉AI研发流程，掌握至少一种AI框架（如TensorFlow、PyTorch）的后端集成与部署方法，了解大模型、机器学习、深度学习基础原理，具备AI模型接口开发、推理性能优化经验者优先。
（二）技术能力要求
- 架构能力：具备优秀的系统架构设计能力，能够独立设计高可用、高并发的AI后端系统，熟悉微服务、分布式架构、消息队列（RocketMQ/Kafka）、缓存（Redis）、数据库（MySQL/PostgreSQL）等技术的应用与优化。
- 数据处理能力：熟悉大数据处理相关技术（如Hadoop、Spark、Flink），能够处理AI研发过程中的海量数据，具备数据预处理、特征提取、数据存储优化的实战经验。
- 工程化能力：熟悉Docker、K8s等容器化与编排技术，掌握CI/CD流程搭建与优化，能够推动研发工程化、自动化，提升研发效率。
- 问题解决能力：具备极强的技术攻坚能力，能够快速定位并解决AI后端研发、系统运行中的复杂技术问题，有高并发、高可用系统优化经验者优先。
（三）管理与软实力要求
- 管理能力：具备1-3年及以上研发团队管理经验，善于任务拆解、人员调配与绩效考核，能够有效激发团队活力，提升团队技术水平。
- 沟通协作：具备优秀的跨部门沟通与协作能力，能够清晰对接需求、同步进度，协调各方资源推进项目落地，具备良好的表达与逻辑思维能力。
- 责任与创新：具备强烈的责任心、进取心与抗压能力，对AI技术有浓厚兴趣，愿意主动探索前沿技术，推动技术创新与产品优化。
- 加分项：有大模型后端部署、AI中台建设、高并发AI服务研发经验；持有相关技术认证；有开源项目经验者优先。
备注：我们重视技术实力与创新能力，欢迎具备扎实技术基础、丰富AI后端研发经验与管理潜力的候选人加入，共同推动AI技术的业务落地与创新发展。