TCL后端开发工程师（AI效能平台开发方向）
任职要求
1. 计算机、软件工程、电子信息等相关专业本科及以上学历； 2. 扎实的编程基础，熟悉多线程、数据结构与算法，至少掌握Python、Java、Golang中的一种编程语言； 3. 熟悉对应语言的主流框架（如Java：Spring全家桶/Spring Boot/Cloud、MyBatis、Dubbo；Python：Django/…
工作职责
1. 负责互联网基础架构（大数据、运维、安全等）相关效能平台的设计和开发工作，面向AI原生时代的基建效能平台开发，通过大模型技术重构传统运维、数据、安全体系，打造具备自进化能力的智能基础设施中台； 2. 智能平台开发：基于大模型开发AIOps工具，实现日志分析/故障预测自动化；构建Prompt工程框架，优化LLM在运维场景的落地效率； 3. DataOps体系建设：搭建自动化数据流水线，集成质量监控与版本控制功能；开发DataAgent实现自然语言交互式数据查询； 4. 安全架构优化：设计AI驱动的威胁感知系统，实现攻击模式预测；开发敏感数据自动识别与合规审计工具； 5. 云原生运维：优化K8s资源调度算法与智能扩缩容策略。
1. 负责互联网基础架构（大数据、运维、安全等）相关效能平台的设计和开发工作，面向AI原生时代的基建效能平台开发，通过大模型技术重构传统运维、数据、安全体系，打造具备自进化能力的智能基础设施中台； 2. 智能平台开发：基于大模型开发AIOps工具，实现日志分析/故障预测自动化；构建Prompt工程框架，优化LLM在运维场景的落地效率； 3. DataOps体系建设：搭建自动化数据流水线，集成质量监控与版本控制功能；开发DataAgent实现自然语言交互式数据查询； 4. 安全架构优化：设计AI驱动的威胁感知系统，实现攻击模式预测；开发敏感数据自动识别与合规审计工具； 5. 云原生运维：优化K8s资源调度算法与智能扩缩容策略。
1. 负责互联网基础架构（大数据、运维、安全等）相关效能平台的设计和开发工作，面向AI原生时代的基建效能平台开发，通过大模型技术重构传统运维、数据、安全体系，打造具备自进化能力的智能基础设施中台； 2. 智能平台开发：基于大模型开发AIOps工具，实现日志分析/故障预测自动化；构建Prompt工程框架，优化LLM在运维场景的落地效率； 3. DataOps体系建设：搭建自动化数据流水线，集成质量监控与版本控制功能；开发DataAgent实现自然语言交互式数据查询； 4. 安全架构优化：设计AI驱动的威胁感知系统，实现攻击模式预测；开发敏感数据自动识别与合规审计工具； 5. 云原生运维：优化K8s资源调度算法与智能扩缩容策略。
1、负责数据平台AI应用的前端研发，支持Web端与移动端场景，打造高性能、智能化的用户体验； 2、结合AI能力与业务需求，主导端到端技术方案设计（AI工具链集成、框架选型、工程化路径），推动数据与AI驱动的交互创新； 3、参与构建面向AI场景的前端基建（如智能组件库、低代码平台、研发效能工具），提升工程可维护性与智能化水平； 4、探索数据可视化与AI能力的深度融合，通过可视化交互提升数据洞察与决策效率，并推动性能优化与体验升级； 5、主动跟踪AI技术前沿（如Agent、RAG、多模态等），结合业务场景进行技术验证与落地实践，赋能产品智能化迭代。
1.理解AI业务战略诉求，深入理解C端场景业务，主导关键系统的设计和优化，保障该系统的核心功能和性能满足业务要求； 2.不断拓展领域知识，运用专业技术攻坚解决领域难题，如数字人、TTS、视频/直播等； 3.研发效率提升，识别和规划可复用能力，沉淀技术解决方案提升研发效率； 4.把握行业的前瞻技术发展趋势，基于业务场景，结合新技术、新形态，推动技术创新性产品落地。