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1. 设计并实现高可用、高并发的分布式系统；搭建微服务架构（如Spring Cloud/Dubbo），提升API的性能与稳定性；主导数据库（MySQL/PostgreSQL）、缓存（Redis）、消息中间件（Kafka/RabbitMQ）的技术选型及性能优化工作。 2. 将大模型部署至生产环境，设计实时与离线推理服务架构（如模型压缩加速、集成分布式训练框架）；监控模型在线指标（如准确率、响应延迟、吞吐量）；推动模型持续迭代优化（参数调整、后训练、效果评估）；跟踪模型表现，识别预测偏差、数据漂移等异常问题。 3. 深入理解大模型技术原理并制定工程落地策略，协同产品、UI/UX、测试与运维团队高效配合，保障项目高质量交付。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业，具备3年以上服务端开发经验，有大模型实际落地与调优经历者优先。 2. 精通 Java/C++/Python 中至少一门语言，熟悉主流框架（Spring Boot/Gin/Django）；熟练进行 MySQL/PostgreSQL 数据库设计与调优，掌握 Redis 缓存机制；具备高并发系统开发背景，了解分布式事务、限流熔断、负载均衡等核心机制。 3. 熟悉AI工程化流程，具有 Prompt 工程、RAG 应用或大模型微调实践经验，具备良好的 Python 数据处理能力；掌握模型部署与监控工具链，例如 Prometheus+Grafana/Evidently。 4. 熟悉容器化与云原生技术，掌握CI/CD流程及自动化测试框架的应用。 5. 具备出色的问题分析与解决能力，擅长对复杂工程问题进行抽象建模，热衷于攻克技术难题，能将业务需求转化为可行的技术方案。 6. 具备良好的沟通协作意识，持续学习能力强，主动追踪前沿技术进展并实现自我更新，积极推动团队技术进步。 7. 加分项：了解模型压缩方法（Quantization/Pruning）或推理加速框架（TensorRT/OpenVINO）、掌握大数据处理平台（Spark/Flink）、了解强化学习（RL）或多目标优化模型、具备完整参与大模型从开发到上线全流程项目经验者优先。

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