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、A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。