岗位说明：
该岗位需结合AI技术深度与PaaS平台架构能力，主导公司科技PaaS平台的系统架构设计与后端服务优化，推动AI新技术能力在科技文献数据平台的高效落地。需具备从模型到生产级应用服务部署的全链路能力，确保技术方案与业务战略对齐，并解决复杂场景下的性能、扩展性与稳定性问题。
工作内容：
1.PaaS平台架构设计：
深刻理解科技文献数据领域业务战略、业务运转模式、管理诉求。负责业务平台的架构蓝图规划和总体应用架构设计，与业务战略相适应；
主导平台产品架构设计，构建业界领先的产品框架，能够灵活应对业务变化。设计AI能力与PaaS平台的集成架构，包括算力调度、模型仓库管理、API网关等模块，支持多租户隔离与弹性扩展。
构建微服务化后端系统，采用Kubernetes、Docker等技术实现容器化部署，保障高可用性与自动化运维。技术攻关与性能调优，解决多应用延迟和资源占用合理问题，通过量化压缩、分布式计算等技术优化资源利用率。善于利用MCP、N8N等新技术提升平台通用能力和开发效率。
深度参与平台架构设计与程序设计的评审，确保产品设计能够顺利、高效落地；
2.系统开发能力：
有优秀的后端技术（如Node.js、PHP、Python）开发API接口。能够非常熟悉平台产品的程序架构、数据链路、依赖关系、性能瓶颈，并制定优化方案，负责制定技术标准、开发规范及流程，保障研发工作的标准化和规范化；负责统一核心技术选型：框架组件，基础服务，技术平台，推动统一核心技术选型落地；负责监督技术规范的执行，推动技术创新，提高研发效率和质量；搭建服务器端架构，处理HTTP请求和响应。
3.跨团队协作与标准化：
与产品团队协作，将AI需求转化为技术方案，输出PRD与技术设计文档。制定AI开发规范（如模型版本管理、接口标准），推动团队技术栈统一与知识沉淀。
编写技术文档，记录开发过程和系统架构。分享知识和最佳实践，提升团队技术水平；
4.前沿技术探索：
跟踪大模型（如LLM）、RAG（检索增强生成）等技术趋势，评估其在科技文献场景的应用可行性。将AI模型集成到前后端系统中，编写和执行单元测试、集成测试和性能测试，确保系统稳定性。
任职要求：
1.教育背景：计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业，硕士学历优先，211/985院校背景加分。
2.工作经验：5年以上后端开发或AI算法工程经验，至少2年PaaS/云原生平台架构经验，有科技文献、知识库类产品开发经验者优先
3.专业技能：具备扎实且广泛的技术基础，包括但不限于云计算、虚拟化技术、容器化技术（如Docker、Kubernetes）、微服务架构、API网关管理、DevOps工具链（CI/CD）、以及安全认证与授权机制等，能够深入理解并设计高可用、可扩展、安全的PaaS平台架构；深入了解至少一种主流的大模型框架，熟练深度学习、强化学习等新技术及其应用场景。
具备优秀的问题解决能力，能够设计符合业务发展和技术趋势的PaaS平台架构，支持业务快速迭代和扩展；熟悉架构理论，有架构治理经验，善于进行程序设计机制的钻研；具有较高的抽象与分析、归纳能力、逻辑分析能力、学习能力和创新能力；
4.开发经验：具有丰富的后端技术开发经验，有全栈开发优先。有大型PaaS项目开发经验者优先。精通至少一种编程语言，如Java、C++等。熟悉分布式训练中的计算和网络优化。
5.团队协作与沟通能力：良好的团队协作精神和沟通能力。能够有效管理项目进度，协调团队成员工作。
6.学习能力：对新技术保持好奇心和学习热情，能够快速掌握新的工具和方法。
7.文档和报告撰写：具备撰写高质量技术文档的能力，包括技术规范、架构设计文档、操作手册、故障排查指南等，确保技术知识的传承和团队效率的提升。
8.安全意识：重视数据安全和隐私保护，了解相关的法律法规和标准。