搜推架构专家工程师(J14912)

主导搜索、推荐全链路底层工程体系搭建，涵盖在线检索服务、个性化推荐服务、全量 / 增量索引构建、离线数据生产同步链路、高并发在线服务研发工作。

承接召回、粗排、精排、重排等算法策略落地，完成策略工程化开发、模块封装与全链路系统集成。

搭建高性能、高可用、可弹性扩展的搜推核心服务，持续调优系统 QPS、接口响应时延、线上稳定性，持续压降机器、存储等资源成本。

负责向量检索引擎 Milvus、文本检索 Elasticsearch、缓存 Redis 等核心存储检索组件的技术选型、二次开发、集群调优与故障治理。

深度参与 AI Agent 平台基建建设，负责工具调用框架、多步骤任务编排、会话上下文管理、记忆持久化、Agent 能力与业务系统打通接入工作。

完善搜推与 Agent 系统配套工程能力：索引实时更新、海量特征同步、多级缓存体系、流量限流熔断降级、多机房容灾、全链路监控告警体系搭建与迭代。

联动算法、产品、业务研发团队，完成搜索、个性化推荐、智能 Agent 整套技术方案评审、灰度上线与稳定生产落地，支撑业务迭代。

计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历，5 年及以上大规模搜索推荐系统工程开发实战经验。

精通 Java/Python 至少一门主流开发语言，具备扎实的代码功底、分布式系统架构设计能力。

完整参与过线上搜推业务落地，熟悉召回、粗排、精排、重排全链路流程及各环节工程实现方案。

熟练使用并调优 Elasticsearch、Milvus、Redis 中至少一类检索 / 缓存组件，有集群运维、性能调优实战经验。

熟悉 MySQL、Kafka 等存储、消息中间件，掌握各类分布式组件底层原理与使用场景。

拥有高并发、低延迟在线服务开发经验，精通缓存、限流、熔断、降级、异地多活等稳定性保障方案。

具备 AI Agent 相关落地开发经验，理解 Function Calling、MCP 协议、任务 Workflow、长短期记忆 Memory、RAG 检索增强生成核心机制。

熟悉大模型 API 对接、统一 Prompt 管理平台、工具注册调度、任务异步执行、异常重试容错等 Agent 配套工程流程。

具备线上复杂故障排查、性能瓶颈定位、大规模系统优化经验，沟通协作能力强，可高效推进跨团队项目落地。