高级Python研发工程师（AI工程/大模型后台方向）

岗位职责： 1. AI应用平台后端开发：（1）基于FastAPI/Flask搭建高性能的大模型应用后端，实现多模态交互、会话管理、权限控制等核心功能；（2）设计并实现RAG（检索增强生成）完整链路：包括文档解析（PDF/Word）、分块（Chunking）、向量化存储、混合检索（Hybrid Search）与重排序（Rerank）。2.大模型推理服务（Model Serving）：（1）负责私有化大模型的部署与加速，使用 vLLM / TGI / TensorRT-LLM 等框架，优化推理吞吐量（Throughput）和首字延迟（TTFT）；（2）设计GPU资源调度机制，解决多用户并发请求下的显存排队与负载均衡问题。3.系统架构与国产化适配：（1）负责系统的容器化（Docker）与编排（K8s），适应内网/离线环境的交付要求；（2）对接国产化算力环境（如华为昇腾、海光DCU），解决国产硬件下的算子兼容性与环境依赖问题。4.工程规范与性能优化：（1）主导代码Review，建立单元测试与CI/CD流程，确保军工级软件交付质量；（2）优化长文本处理、流式输出（Streaming）等场景下的网络传输与前端交互体验。 岗位要求： 1.本科及以上学历，计算机、电子、通信等相关专业，5年以上同岗位工作经验；2.语言与框架：（1）精通Python，深刻理解 Asyncio/Coroutines 异步编程原理；（2）精通FastAPI/Flask等Web框架，有大型RESTful API设计经验。3. AI工程经验：（1）熟悉 LangChain / LlamaIndex 等应用开发框架，理解Agent（智能体）的工作流编排；（2）熟悉向量数据库（Milvus / PgVector / Weaviate / Elasticsearch）的原理、部署与调优；（3）有实际的大模型私有化部署经验，了解量化（Quantization）、显存优化等技术。4.系统基础：（1）熟悉Linux系统编程，熟练使用 Docker、Docker-compose；（2）熟练使用Redis（缓存/队列）、Celery（异步任务）、PostgreSQL/MySQL。5. 业务匹配度：（1）有ToB/ToG 私有化交付经验，能接受偶尔的现场部署或封闭开发；（2）能快速阅读英文技术文档（HuggingFace/Github Issues）。6. 加分项：（1）有华为昇腾（CANN/MindSpore）开发或迁移经验；（2）有Nginx/Kong网关配置经验，懂WebSocket/SSE协议；（3）熟悉GraphRAG（知识图谱结合RAG）技术路径。