负责AI应用与基础平台架构设计及核心研发，攻坚技术难点、优化性能、处置线上故障。落地微服务、流式计算等分布式体系，搭建标准化AI语音交互与记忆工程链路。参与全链路可观测体系，制定研发架构规范，组织评审沉淀复用组件，联动多团队完成方案落地与持续迭代。 岗位职责： 1. 负责AI应用及AI基础平台的整体架构设计与核心研发，主导关键模块技术攻坚、性能优化及生产环境疑难问题排查，建设高可用、高并发、可扩展、可观测、易运维的系统架构，保障业务稳定运行。 2. 负责分布式技术体系的规划与落地，包括微服务、API网关、分布式缓存、消息队列、任务调度、异步处理及流式计算等，持续提升系统的稳定性、扩展性和资源使用效率。 3. 主导AI应用全链路工程化建设，推进Prompt工程、向量检索、模型推理及上下文管理等能力的标准化和性能优化，降低AI能力接入成本与端到端响应时延。 4. 建设统一的大模型语音交互工程链路，完善模型调用、路由编排、流量控制、降级容错、状态监控及成本核算等能力，支持多模型、多业务场景的规模化接入。 5. 参与可观测性体系建设，完善日志、指标、链路追踪、智能告警及容量管理机制，建立标准化的故障发现、定位、处置与复盘闭环，提升生产问题的响应和恢复效率。 6. 制定并持续完善架构设计、研发交付及质量管控规范，组织技术方案评审和核心代码评审，沉淀可复用的技术组件与平台能力，提升团队研发质量和交付效率。 7. 与算法、产品、业务及运维团队紧密协作，推动技术方案从设计、验证到生产落地，并根据业务反馈持续迭代演进。

任职要求： 1. 计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历，具备5年以上后端研发、基础平台或系统架构相关经验，有生产级AI应用或AI平台建设经验。 2. 熟练掌握AI编码开发范式及各类配套开发工具，具备扎实的计算机基础和良好的工程素养，熟悉数据结构、网络通信、操作系统、数据库及并发编程，具备优秀的编码、重构、调试和性能分析能力。 3. 深入理解微服务和分布式系统原理，熟悉Redis、Kafka或RabbitMQ、分库分表、异步处理及流式计算等技术，具备高并发、多服务场景下的架构设计与生产落地经验。 4. 熟悉Docker、Kubernetes及CI/CD等云原生技术，了解Service Mesh及相关治理机制，具备容器化部署、集群管理、服务治理和生产环境运维经验。 5. 熟悉大模型API及主流AI应用开发框架，掌握Agent、向量数据库、Prompt优化、上下文管理、模型路由、限流降级及容错等AI工程化技术。 6. 具备良好的系统抽象、架构设计和技术方案表达能力，能够输出可落地、可验证、可演进的技术方案，并推动跨团队协作与项目交付。 加分项： 1. 具备从0到1主导AI技术平台、大模型应用平台或复杂分布式系统建设的完整经验，并实现规模化生产应用。 2. 具备Multi-Agent、长期记忆、工作流编排或搜广推系统的核心研发及架构演进经验。 3. 具备实时音频流处理、WebSocket或WebRTC开发经验，参与过AI语音交互全链路系统设计与落地。 4. 具备机器人、智能客服、智能座舱、车载系统、IoT或多模态交互产品的研发经验。 5. 对主流大模型、推理服务或AI应用框架有深入实践，包括但不限于LangChain、LlamaIndex、vLLM、Triton、Ray或同类技术。