职责描述： 1、负责⼈⼯智能应⽤的后端服务开发，包括API设计、业务逻辑实现、数据交互等，确保后端系统的⾼性能、⾼可⽤性和可扩展性。 与算法⼯程师紧密合作，将⼈⼯智能算法（如机器学习、深度学习、⾃然语⾔处理等）集成到后端服务中，确保算法的⾼效运⾏和准确调⽤。 2、设计和优化后端架构，使⽤Python、Java、Node.js等技术栈，结合容器化（Docker）、微服务架构（如Kubernetes）等技术，提升系统的稳定性和可维护性。 3、负责后端数据库的设计和优化，使⽤关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）和⾮关系型数据库（MongoDB、Redis）存储和管理数据，⽀持AI应⽤的数据需求。 4、开发和维护AI应⽤的后端接⼝，确保前端界⾯能够⾼效调⽤AI算法，提供流畅的⽤户体验。 5、参与AI模型的训练和部署流程，协助算法⼯程师进⾏模型的版本管理、性能监控和优化，确保模型在⽣产环境中的稳定运⾏。 6、跟踪后端技术趋势和AI应⽤开发的实践，不断优化系统架构和技术选型，提升系统的性能和⽤户体验。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机相关专业。5年以上后端开发经验，有完整的项⽬开发经验，熟悉后端开发流程。 2、熟练掌握⾄少⼀种后端开发语⾔，如Python、Java、Node.js等，熟悉常⻅的后端开发框架。 3、熟练掌握容器化技术（Docker）和微服务架构（Kubernetes），能够⾼效地进⾏容器编排和服务部署，确保系统的⾼可⽤性和可扩展性。 4、熟悉⼈⼯智能应⽤的后端开发流程，有将⼈⼯智能算法集成到后端服务中的经验优先。 5、具备良好的数据库设计能⼒，熟悉关系型和⾮关系型数据库的使⽤和优化，能够⽀持AI应⽤的数据存储需求。 6、具备使⽤AI应⽤开发框架和⼯具的经验，如LangChain、LangGraph等，能够快速开发和优化AI驱动的应⽤程序。熟练运⽤MCP（Model Context Protocol）协议，能够设计和实现AI模型与外部⼯具、数据源和服务的⽆缝集成。 7、熟悉A2A（Agent-to-Agent）协议，能够⽀持多智能体之间的协作和通信，构建⾼效的智能体协作⽹络。 有以下经验者优先： 1、参与过AI项⽬的完整⽣命周期，包括需求分析、设计、开发、测试和部署。 2、熟悉机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）的使⽤和优化。 3、有处理⼤规模数据和⾼并发请求的经验。 4、有在开源社区贡献代码或参与开源项⽬的经验。