【Supply Chain SCTP】LLM 后端技术专家 (AI应用方向)

作为 LLM 后端领域的技术标杆，主导核心架构设计与关键技术决策，解决大模型应用落地中高复杂度、高难度的工程问题； - 深度参与 RAG/Agent 系统、推理服务网关、多模型调度框架等核心模块的设计与实现，推动系统在性能、稳定性、可扩展性上持续演进； - 针对大模型推理延迟、高并发请求处理、上下文长度管理、多 Agent 协同调度等核心技术难点，提出并落地系统性解决方案； - 负责核心LLM 应用系统的后端架构设计与落地，包括高并发、高可用服务的设计和优化 - 作为跨团队技术 POC，支撑算法、平台、业务研发等多个团队的技术对齐，推动复杂跨域项目落地。

计算机及相关专业，本科及以上学历，5 年及以上后端研发经验，在高并发、高可用系统领域有深厚积累； - 精通 Golang，对运行时调度、内存管理、并发模型有深入理解，具备复杂性能问题的系统化诊断与优化能力； - 熟悉 golang等主流后端应用框架；熟悉 AI Agent 后端研发框架； - 具备 LLM 应用工程化的系统性认知与完整落地经验，深入理解以下一个或多个方向： - RAG 系统设计（向量检索、rerank、知识库管理） - Agent 框架设计（工具调用、多步规划、状态管理） - 推理服务对接与优化（流式输出、延迟控制、模型网关） - LLM 可观测性与评估体系建设 - 精通分布式系统设计，对一致性模型、容错机制、服务治理有深入理解，有主导过亿级流量核心系统架构设计的经验； - 熟悉 MySQL、Redis、KafKa 及主流向量数据库（如 Milvus、Qdrant）等存储组件； - 具备强烈的技术 ownership 意识，能独立驱动从问题定义到方案落地的完整闭环，善于在模糊环境中找到清晰的技术路径； - 有开源项目贡献、技术社区影响力或业界技术输出经验者优先； - 有 LLM 通用平台平台、LLM应用建设经验者优先