岗位职责:
1. 大模型服务能力建设
设计实现统一的大模型调用框架，支持上下文控制，流式响应，函数调用，多模型接入等服务能力，提示系统复用性及扩展性。
2. 知识库检索及管理系统建设
负责知识库入库，向量化检索，召回排序等模块的开发与优化，提升RAG相关任务的响应准确性和稳定性。
3. 本地模型的部署与推理服务搭建
参与本地大模型（如Qwen、BaiChuan、Llama）推理框架部署、接口封装、性能调优等，提升系统自主可控性。
4. 任务流程与工作流编排设计
构建AI任务流程及工作流。确保任务流程和工作流可以作为插件调用。支持多轮对话及条件分支，确保AI项目敏捷性及服务业务弹性需求。
5. 通用平台能力建设
推动文本处理、权限控制、调用日志、用户配置等模块平台化，沉淀通用组件，支撑跨场景能力复用。
任职要求:
1. 本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业，3年以上Node.js / Python后端开发经验；
2. 具有创新精神，熟悉、理解Agentic workflows和AI agent的架构、模式及其区别和合适的应用场景，有意愿深入结合业务流程，实施最佳实践方案；
3. 精通Node.js（Express/NestJS）和Python（FastAPI、Flask）生态，能独立完成高质量API 和微服务开发；
4. 熟悉大模型推理框架（VLLM、SGLANG、系列），具备实际应用开发经验；
5. 掌握FastGPT 或 LangChain 等 RAG 框架，了解知识库、向量数据库和检索增强技术；
6. 具备云端AI平台（SageMaker、Vertex AI 等）上的部署和生命周期管理经验；
7. 了解微服务架构、容器化（Docker/Kubernetes）和性能优化；
8. 有较强的自驱力和沟通协作能力，能在已有中间件架构基础上主导AI 应用开发。