富途AI平台研发leader(LLM / Agent Platform)
社招全职5年以上技术类地点:深圳状态:招聘
任职要求
计算机相关专业本科及以上学历,5 年及以上后端、平台或基础架构研发经验 有 AI 平台、LLM 应用平台、Agent 平台或AI Infra 研发经验。具备 1 年及以上团队管理或技术负责人经验,能够带领团队完成复杂系统的设计、研发和交付。Hands on开发能力强,扎实的后端研发基础,熟悉 RPC、异步任务、消息队列、数据库、缓存、离线计算、流计算、服务治理、可观测性等常见服务端技术栈。具备平台型系统、分布式系统设计经验,有高并发、高可用、高扩展系统的架构设计和落地经验。熟悉大模型应用平台相关技术,具备较强的业务抽象和…
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工作职责
我们正在寻找一位具备平台化思维、系统架构能力和团队管理经验的 AI平台研发 Leader,负责企业级 AI 平台的整体技术规划、架构设计和团队建设,打造类似 Dify、OpenClaw 、CoWork的AI 平台能力。你将负责 AI 平台从 0 到 1、从 1 到 N 的建设,带领团队构建Agent生成、Agent部署、Agent调优、模型接入、模型训练、模型部署、AI网关、推理优化、RAG等核心能力,支撑内部员工和团队快速构建基于大模型的应用、工作流和智能体系统。岗位职责平台架构规划: 负责 AI 应用开发平台的整体技术架构设计,规划平台核心模块、系统边界、技术路线和演进方向。带团队拿结果: 负责 AI 平台研发团队的技术管理、任务拆解、人员培养和研发效率提升,推动团队持续交付高质量平台能力。AI平台建设:带领团队建设具备高性能、高可用、高扩展性、高安全性的AI平台。AI Infra 建设: 负责模型推理、训练保障、推理优化、模型服务化、资源调度等 AI Infra 能力建设,提升平台性能、稳定性和成本效率。跨团队项目推进: 与产品、算法、业务、运维、安全等团队协作,推动复杂平台项目落地,支撑多业务场景规模化接入。技术预研与平台演进: 持续跟踪大模型、Agent、RAG、MCP、推理优化等方向的前沿技术,判断技术价值并推动工程化落地。
包括英文材料
学历+
大模型+
https://www.youtube.com/watch?v=xZDB1naRUlk
You will build projects with LLMs that will enable you to create dynamic interfaces, interact with vast amounts of text data, and even empower LLMs with the capability to browse the internet for research papers.
https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
AI agent+
https://www.ibm.com/think/ai-agents
Your one-stop resource for gaining in-depth knowledge and hands-on applications of AI agents.
RPC+
https://javaguide.cn/distributed-system/rpc/rpc-intro.html
为什么要 RPC ? 因为,两个不同的服务器上的服务提供的方法不在一个内存空间,所以,需要通过网络编程才能传递方法调用所需要的参数。并且,方法调用的结果也需要通过网络编程来接收。
https://www.youtube.com/watch?v=S2osKiqQG9s
This video is part of an 8-lecture series on distributed systems, given as part of the undergraduate computer science course at the University of Cambridge.
消息队列+
https://www.youtube.com/watch?v=xErwDaOc-Gs
缓存+
https://hackernoon.com/the-system-design-cheat-sheet-cache
The cache is a layer that stores a subset of data, typically the most frequently accessed or essential information, in a location quicker to access than its primary storage location.
https://www.youtube.com/watch?v=bP4BeUjNkXc
Caching strategies, Distributed Caching, Eviction Policies, Write-Through Cache and Least Recently Used (LRU) cache are all important terms when it comes to designing an efficient system with a caching layer.
https://www.youtube.com/watch?v=dGAgxozNWFE
服务治理+
https://cloudnativecn.com/blog/istio-traffic-management-series-service-management-concept-theory/
通过阅读本文读者可以初步理解 Istio 流量治理的概念和相关知识框架。
https://juejin.cn/post/6844904006033080334
服务治理主要包括服务发现、负载均衡、限流、熔断、超时、重试、服务追踪等。我们今天要讲的,就是服务发现的内容。
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