携程资深AI后端开发工程师 (MJ030825)

参与大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。参与设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。参与系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。

参与大规模语言模型(LLM)及其他AI模型的在线服务部署、性能调优与推理加速，确保高并发、低延迟、高可用的模型服务。参与设计和开发智能Agent运行框架，实现核心模块，包括不限于知识库存储与检索(RAG)、Agent的长短期记忆存储、对接多模型协作协议(如MCP/A2A)等新型交互机制。负责搜索推荐算法工程后端系统的设计、开发和维护，保障系统稳定高效运行，实现高并发在线特征工程、模型推理服务集成和服务质量监控等核心模块。参与系统架构的设计、优化及核心模块的代码实现(Java为主)。与产品经理、算法工程师、前端工程师紧密协作，理解需求，设计技术方案并推动落地。负责系统的日常维护、监控、故障排查和性能调优。

AI后端开发工程师的核心任务是为AI能力构建稳定、高效且可扩展的后台服务，确保智能应用顺畅运行。其主要工作包括： ​​1.系统架构设计与优化​​：参与设计​​高并发、低延迟、高可用​​的后端系统架构以支撑AI服务。运用​​微服务、容器化（Docker/K8S）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）、缓存（Redis）​​ 等技术，并优化数据库（如MySQL、MongoDB、向量数据库）性能 ​​2.数据处理与管道构建​​：​​构建和维护数据管道​​，支持海量数据的采集、清洗、存储与处理，为模型训练和优化提供支持，有时需设计​​数据闭环​​系统 ​​3.全流程开发与协作​​：参与从​​需求分析、设计、编码、测试到部署运维​​的全流程。需与​​算法工程师、前端工程师、产品经理​​等紧密协作，确保项目顺利交付 ​​4.技术攻坚与创新​​：​​解决模型部署和运行中的技术难题​​（如资源瓶颈、轻量化），​​探索和引入前沿技术​​（如大模型服务化、多模态、边缘计算）以提升产品竞争力

团队介绍：飞书是 AI 时代先进生产力平台，提供一站式工作协同、组织管理、业务提效工具和深入企业场景的 AI 能力，助力企业能增长，有巧降。 从互联网、高科技、消费零售，到制造、金融、医疗健康等，各行各业先进企业都在选择飞书，与飞书共创行业最佳实践。先进团队，先用飞书。 1、负责飞书智能伙伴在飞书套件内人机交互能力的研发工作，提供愉悦的用户体验，提升用户满意度； 2、负责飞书智能伙伴基础架构的设计及研发工作，为一方/三方业务提供通用的AIGC解决方案； 3、负责飞书智能伙伴的稳定性保障、安全合规处理、性能优化等工作； 4、负责与飞书智能伙伴相关产品等角色协同，主导业务并推动相关能力落地； 5、负责飞书智能伙伴在不同场景下效果的调优，提升用户体验。