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自流平
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传菜员包住包吃
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服务员5000-6000
传菜阿姨:4500-4800
月休4天休息,管吃管住,宿舍环境好,被子三件套配备齐全,年龄50以内有执行力,过年**家勿扰
☎:唐经理:()
工作地点:北京市海淀区巴沟路万柳华联五层小菜园
python开发工程师
1.8-1.9万元/月
Python3-5年本科及以上PyTorchDjangoMySQLFlask
(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。
前端开发工程师
1.8-1.9万元/月
前端开发工程师3-5年本科及以上不接受居家办公JavaScript计算机/软件工程相关专业
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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