核心职责：
1. 端到端AI应用交付：*负责设计、构建、测试和部署集成机器学习/深度学习模型的完整Web应用程序。
2. AI模型开发与优化：*从事机器学习模型的研发、训练、微调和评估，并专注于模型的性能优化与产品化落地。
3. 后端开发与API设计：构建稳健、可扩展的后端服务（使用Python/Node.js/Go等），设计并实现RESTful或GraphQL API，以供前端调用AI模型能力。
4. 前端集成与交互实现：开发用户界面（使用React/Vue/Angular等），将AI功能（如实时预测、文件上传、结果可视化）无缝集成到产品中，打造直观的用户体验。
5. 系统架构与运维：负责AI应用的整体技术架构设计，使用容器化（Docker）和编排工具（Kubernetes）进行部署和监控，确保系统的高可用性和可扩展性。
6. 跨团队协作：*我们与产品经理、设计师、其他工程师紧密合作，理解业务需求，并将其转化为可行的技术方案。

职位要求

硬性技能要求：

1. AI/ML技术栈：
精通Python及主要的深度学习框架（PyTorch** 或 TensorFlow）。
扎实的机器学习理论基础，并有成功的模型训练与调优经验。
有使用LangChain、LlamaIndex等框架构建基于大语言模型（LLM）的应用经验者优先。
熟悉常见的向量数据库（如Pinecone, Milvus, ChromaDB）者优先。

2. 后端技术栈：
有使用FastAPI、Flask、Django或Node.js等框架构建高性能后端服务的经验。
熟练掌握数据库操作（SQL如PostgreSQL/MySQL，NoSQL如MongoDB/Redis）。
*熟悉云服务平台（AWS/Aliyun/Azure）的常用服务（如EC2, S3, Lambda, VPS等）。

3. 前端技术栈：
熟练掌握现代前端框架之一（React、Vue.js 或 Angular）。
具备良好的JavaScript/TypeScript、HTML和CSS知识，能够实现复杂的交互界面。

4. 工程化与DevOps：
熟悉版本控制工具（Git）。
有使用Docker进行容器化的经验。
了解CI/CD流水线的基本概念和实践。

软技能与经验要求：
本科及以上学历，计算机科学、人工智能或相关领域。
至少2年以上全栈开发或AI应用开发经验，有完整的AI项目上线经验是重大加分项。
具备出色的解决问题能力、自我驱动力和学习能力，能快速适应新技术。
优秀的沟通能力和团队协作精神，能够清晰地向技术和非技术人员阐述复杂概念。