零一万物AI全栈开发工程师

任职要求

技术栈：Python / React / LangGraph / Milvus / PGVector / Elasticsearch / etc. 
经验要求：5年+  
1. Python 后端扎实：FastAPI（或等价）、异步/并发、任务队列、系统设计与性能优化。
2. React 前端扎实：能交付ToB用户界面和管理界面的复杂交互（流程编排 / 可视化 / 调试面板），熟悉工程化与状态管理。
3. 熟悉 LangGraph 或同类状态机 / 编排思想，能实现：状态持久化、重试与补偿、分支与回滚、人工介入（HITL）。
4. 熟悉 Milvus / PGVector / ES 的检索体系与 RAG 工程，理解混合检索、重排与引用溯源的工程化落地。
5. 熟悉ToB关键能力：多租户隔离、RBAC…

工作职责

1. 构建与迭代B端Agent平台与产品能力：工作流编排（DAG / State Machine）、多智能体协作、会话与任务系统（异步/长任务）、记忆与上下文管理。
2. 负责 Agent 工具体系工程化：工具注册/版本与兼容策略、参数 Schema（JSON Schema/Pydantic）、鉴权与租户隔离、幂等/重试/限流、失败降级、回放与审计。
3. 落地企业级 RAG：多源数据接入（文档 / DB / ES / 内网系统）、切分与索引、混合检索（Milvus / PGVector + ES）、重排、引用溯源、增量更新、权限过滤（ACL / RBAC / ABAC）。
4. 负责全栈交付：React 界面（用户界面和管理界面）、Python 后端（API、队列、调度、权限、审计、配置）。
5. 负责模型接入与路由：公有云与自建推理的统一适配层（Provider / Adapter）、模型路由策略、降级与容灾、成本与延迟优化（缓存、批处理、并发控制、token 预算）。
6. 负责交付与运维工程化：SaaS 多租户与配额；私有化安装包（K8s / Helm + Docker Compose）、离线依赖（镜像 / 包 / 模型 / 向量库）打包、升级迁移与回滚预案。
7. 建立评测与可观测：离线评测集、线上指标（成功率 / 工具成功率 / 引用命中率 / 延迟 / 成本）、A/B与回归门禁；基于Tracing / Metrics / Logs 实现端到端定位与复现。