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（一）技术能力要求 Python语言 深入掌握Python语法、常用数据结构及多线程/多进程编程，具备内存管理与性能调优实践经验。 熟练运用Python核心库（如requests、pandas、numpy、logging等）完成各类开发任务。 Flask框架 拥有基于Flask的全栈开发经历，熟悉路由机制、中间件实现、模板渲染及请求响应流程。 能够集成并灵活使用主流Flask扩展（如Flask-RESTful、Flask-SQLAlchemy、Flask-Migrate、Flask-Login等）。 熟悉Gunicorn、uWSGI等WSGI服务器部署方式，具备生产环境下的服务优化能力。 （二）大模型应用开发 大模型技术栈 了解主流大模型（如GPT系列、LLaMA、文心一言、通义千问等）的API接入与微调方法。 掌握PromptEngineering核心技术，能设计高质量提示词，支持Zero-Shot与Few-Shot应用场景。 RAG（检索增强生成） 具备完整的RAG链路开发经验，涵盖以下环节： 数据预处理：实施文本清洗、分词处理、向量化操作（采用Sentence-BERT、BGE等模型）。 向量数据库：熟练使用Milvus、Pinecone、Weaviate、ES或FAISS搭建高效向量检索系统。 检索优化：掌握语义检索、混合检索（结合BM25与向量）、重排序（Rerank）策略以提升准确率。 上下文增强：动态构造Prompt上下文信息，提高内容生成质量与相关性。 SSE（服务器推送事件） 熟练使用Flask-SSE或第三方工具（如sse-starlette）实现服务端实时消息推送功能。 （三）其他技术栈 数据库与缓存 关系型数据库：精通MySQL/PostgreSQL的SQL调优、事务控制和索引设计。 NoSQL数据库：熟悉Redis（用于缓存与消息队列）、MongoDB（文档存储）的应用场景与最佳实践。 向量数据库：掌握Milvus/Pinecone/ES等系统的索引创建与查询性能优化技巧。 微服务与部署 熟悉Docker容器化技术，掌握Kubernetes基础概念与操作（如Pod、Service、Deployment）。 了解CI/CD体系（如GitLabCI、GitHubActions），具备自动化构建与部署落地经验。 熟悉Nginx配置，包括反向代理设置与负载均衡策略。 前端交互（加分项） 了解前端基础技术（HTML/CSS/JavaScript），可配合前端团队完成接口联调。 熟悉AJAX或FetchAPI，理解RESTful与GraphQL接口设计规范。

React前端开发工程师招聘要求： （3-5年经验，聚焦大模型应用交互开发、RAG/SSE实时系统、前后端协同） （一）核心前端技术栈 React生态深度掌握 精通React函数组件、Hooks（useState/useEffect/useReducer/useContext）及性能优化。 熟悉类组件与函数组件的混合开发场景，掌握组件生命周期管理。 熟练使用ReactRouter（v6+）实现前端路由，具备路由懒加载与权限控制经验。 掌握Redux/Zustand/Jotai等状态管理工具，熟悉状态库与React组件的集成模式。 UI框架与样式管理 熟练使用AntDesign/Material-UI/ChakraUI等组件库，能够快速搭建企业级中后台界面。 精通CSS-in-JS方案（如Emotion/Styled-components）或CSSModules，熟悉响应式布局与浏览器兼容性处理。 具备动画效果开发能力（如FramerMotion、GSAP），提升用户体验。 构建工具与工程化 熟练使用Webpack/Vite配置项目，掌握代码分割、TreeShaking、环境变量注入等优化手段。 熟悉TypeScript类型系统，能够为复杂业务逻辑编写类型安全的代码。 掌握ESLint/Prettier代码规范，具备CI/CD流程中的代码质量保障经验（如GitHubActions集成）。 （二）AI应用前端开发 大模型交互设计 具备与后端大模型API对接经验，能够设计并实现以下功能： 智能问答界面：支持多轮对话、历史记录滚动、Markdown格式渲染。 实时响应交互：结合SSE/WebSocket实现用户输入与模型输出的低延迟同步（如打字机效果）。 RAG结果可视化：将后端检索的文档片段、来源链接以卡片式布局展示，支持高亮关键词与上下文跳转。 熟悉Prompt输入组件设计（如富文本编辑器、代码块高亮），提升用户输入体验。 SSE实时通信 熟练使用原生EventSourceAPI或第三方库（如react-use-sse）实现SSE客户端逻辑。 性能与体验优化 针对大模型响应数据量大、渲染复杂的特点，掌握以下优化手段： 虚拟滚动：使用react-window或react-virtualized优化长列表渲染。 防抖/节流：优化用户输入时的API请求频率。 骨架屏加载：设计合理的加载状态，提升用户感知性能。 （三）前后端协作能力 API对接与调试 熟练使用Axios/Fetch实现RESTfulAPI调用，掌握请求拦截器、错误处理与全局重试机制。 具备Swagger/OpenAPI文档解读能力，快速对接后端接口。 全链路监控与日志 熟悉浏览器开发者工具（Network/Performance面板），能够定位前后端交互问题。 二、项目经验要求 大模型应用项目 主导或深度参与过至少1个AI交互类前端项目，例如： 智能客服系统：实现多轮对话、知识库卡片展示、用户反馈收集。 代码生成工具：支持用户输入需求描述，实时渲染大模型生成的代码片段与注释。 文档摘要助手：展示RAG检索结果与摘要内容，支持用户跳转至原始文档。 需提供可验证的技术细节（如组件设计、性能优化数据、用户交互流程）。 实时系统开发 具备SSE/WebSocket实时通信项目经验，例如： 实时监控看板：展示后端推送的设备状态、日志流。 复杂界面与交互 开发过以下类型界面者优先： 富文本编辑器（集成Markdown/LaTeX支持）。 可视化工作流引擎（如拖拽式Prompt配置）。 多模态交互界面（支持语音输入、OCR图片识别结果展示）。

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