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我们正在打造面向全球的 AI 解决方案平台（AI × SaaS × IoT）。你将与前端/后端并肩，将自然语言需求转化为可执⾏的⼯作流与产品能⼒：RAG、Agent、评测与监控、成本优化与合规。若你热爱把复杂问题做成可复用的工程能⼒，欢迎加入！
工作方式 & 协作机制（与前端/后端）
与前端（Web/App）
•共同定义对话/生成工作流的 UI状态机（loading/streaming/error/工具中间态）。
•设计并对齐 流式接口（SSE/WebSocket），错误码与重试策略，提示“二次确认/风险提示”交互。
•产出 API契约（OpenAPI/JSON Schema），示例请求与边界用例，确保前端可 Mock 联调。
•输出 Prompt Pack（多语言），并与文案/本地化协作实现 i18n。
与后端/平台
•共同抽象 Agent/Tool 标准（输入输出schema、超时、幂等、补偿机制）。
•在 消息队列/工作流引擎（Kafka/RabbitMQ/Temporal/Celery）中落地长流程；引入 幂等键、审计日志与追踪ID。
•设计 缓存/路由/降级：小模型优先、向量召回缓存、结果签名与可追溯。
•建立 可观测性（Prometheus/Grafana/ELK/Langfuse 等），指标上报与告警阈值。
协作产物模板（每个功能点都要齐全）
•API Spec（OpenAPI）｜JSON Schema｜ERD｜时序图｜用例清单｜验收标准（DoD）｜回滚预案（Runbook）。
________________________________________
核心职责
1.设计与实现 RAG/Agent 工作流，并将其模块化、可配置（Prompt、工具、检索策略皆可插拔）。
2.维护 企业知识库：清洗/分块、Embedding、Hybrid Search（BM25+向量）、Reranker 策略与热数据缓存。
3.统一 模型接入层：OpenAI/Anthropic/Gemini/Azure/AWS Bedrock/国内大模型/本地模型与推理路由。
4.构建 评测体系：离线基准集、在线 A/B、人工审阅流程，关键指标可视化。
5.落地 成本与性能优化：Prompt/上下文裁剪、缓存与复用、分层模型路由、批处理、并行工具调用。
6.保障 数据安全与合规：多租户隔离、脱敏、权限/审计、跨境与隐私合规指引；支持企业密钥托管。
7.与前后端联动实现 支付/报价/工单 等业务场景的智能化编排，输出可复用插件。
8.支撑 IoT 场景（可选）：设备指令生成/校验、异常语义解析、日志摘要、运维助手。
9.搭建 开发者工具链：Prompt 版本化、数据闭环（用户反馈 → 训练/微调）、灰度发布与回滚。
10.产出高质量技术文档、评审与知识传承，提升团队工程效率。
________________________________________
任职要求
必备
•3–7 年后端/算法/平台经验，近 1–2 年有 LLM 应用 落地案例。
•熟练 Python(FastAPI) 或 TypeScript(NestJS)；掌握 PostgreSQL/MySQL、Redis、消息队列。
•熟悉 RAG 全链路：切分策略、Embedding/向量库（Milvus/PGVector/Pinecone/Weaviate）、Hybrid 检索与 Reranker（bge/Cohere Rerank 等）。
•有 评测与监控 实践：构建标注集、自动化对齐、Langfuse/Arize Phoenix/自研监控的任一。
•了解 多模型编排 与 函数调用/Tool Use；能设计稳定的 schema 与容错。
•强协作与产品意识，能把模糊需求转为工程化的接口与验收标准。
加分
•有 支付/订阅、国际化与多租户经验；有 IoT/MQTT 项目经历。
•熟悉 向量召回优化（分面检索/多路召回/知识路由）与 成本优化（小模型级联、缓存/批处理）。
•对 Prompt 结构化 与 数据闭环 有体系化建设经验；了解内容合规与风控。
工作方式 & 协作机制（与前端/后端）
与前端（Web/App）
•共同定义对话/生成工作流的 UI状态机（loading/streaming/error/工具中间态）。
•设计并对齐 流式接口（SSE/WebSocket），错误码与重试策略，提示“二次确认/风险提示”交互。
•产出 API契约（OpenAPI/JSON Schema），示例请求与边界用例，确保前端可 Mock 联调。
•输出 Prompt Pack（多语言），并与文案/本地化协作实现 i18n。
与后端/平台
•共同抽象 Agent/Tool 标准（输入输出schema、超时、幂等、补偿机制）。
•在 消息队列/工作流引擎（Kafka/RabbitMQ/Temporal/Celery）中落地长流程；引入 幂等键、审计日志与追踪ID。
•设计 缓存/路由/降级：小模型优先、向量召回缓存、结果签名与可追溯。
•建立 可观测性（Prometheus/Grafana/ELK/Langfuse 等），指标上报与告警阈值。
协作产物模板（每个功能点都要齐全）
•API Spec（OpenAPI）｜JSON Schema｜ERD｜时序图｜用例清单｜验收标准（DoD）｜回滚预案（Runbook）。
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核心职责
1.设计与实现 RAG/Agent 工作流，并将其模块化、可配置（Prompt、工具、检索策略皆可插拔）。
2.维护 企业知识库：清洗/分块、Embedding、Hybrid Search（BM25+向量）、Reranker 策略与热数据缓存。
3.统一 模型接入层：OpenAI/Anthropic/Gemini/Azure/AWS Bedrock/国内大模型/本地模型与推理路由。
4.构建 评测体系：离线基准集、在线 A/B、人工审阅流程，关键指标可视化。
5.落地 成本与性能优化：Prompt/上下文裁剪、缓存与复用、分层模型路由、批处理、并行工具调用。
6.保障 数据安全与合规：多租户隔离、脱敏、权限/审计、跨境与隐私合规指引；支持企业密钥托管。
7.与前后端联动实现 支付/报价/工单 等业务场景的智能化编排，输出可复用插件。
8.支撑 IoT 场景（可选）：设备指令生成/校验、异常语义解析、日志摘要、运维助手。
9.搭建 开发者工具链：Prompt 版本化、数据闭环（用户反馈 → 训练/微调）、灰度发布与回滚。
10.产出高质量技术文档、评审与知识传承，提升团队工程效率。
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任职要求
必备
•3–7 年后端/算法/平台经验，近 1–2 年有 LLM 应用 落地案例。
•熟练 Python(FastAPI) 或 TypeScript(NestJS)；掌握 PostgreSQL/MySQL、Redis、消息队列。
•熟悉 RAG 全链路：切分策略、Embedding/向量库（Milvus/PGVector/Pinecone/Weaviate）、Hybrid 检索与 Reranker（bge/Cohere Rerank 等）。
•有 评测与监控 实践：构建标注集、自动化对齐、Langfuse/Arize Phoenix/自研监控的任一。
•了解 多模型编排 与 函数调用/Tool Use；能设计稳定的 schema 与容错。
•强协作与产品意识，能把模糊需求转为工程化的接口与验收标准。
加分
•有 支付/订阅、国际化与多租户经验；有 IoT/MQTT 项目经历。
•熟悉 向量召回优化（分面检索/多路召回/知识路由）与 成本优化（小模型级联、缓存/批处理）。
•对 Prompt 结构化 与 数据闭环 有体系化建设经验；了解内容合规与风控。
2026-05-27 13:14
IP属地：四川成都
职位福利
本科3-5年对话系统深度学习大模型算法多模态算法算法工程化经验大数据处理工具(Spark/Hadoop/Hive)推荐算法Python
成都弘展智存智能科技有限公司
20-99人
鱼泡安全保障
如遇到办证收费、刷单、传销、诱导买车等违规行为，请立即向鱼泡直聘投诉举报投诉举报 >
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