小米高级AI系统开发工程师（大模型与RAG方向）
社招全职5年以上A18742地点：武汉状态：招聘
任职要求
1.计算机科学、人工智能或相关领域本科及以上学历，5年以上大型服务端开发经验，3年以上AI系统相关项目经验 2.有牵头大型AI工程项目经验，具备一定的团队管理或技术领导经验 3. 具备扎实的 Java 编程基础，熟悉常用的 Java 开发框架，包括不限于Spring，SpringMvc、SpringBoot、Spring Cloud，有高并发分布式系统开发经验 4. 熟悉常用数据库，包括不限于Mysql、MongoDB、ES、Redis等，熟悉常用的消息中间件 5. 熟悉python/GO开发语言，能进行一般的py…
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工作职责
1. 主导大模型系统架构设计： 负责RAG系统的整体架构设计，包括存储层、检索层、推理层与缓存层的技术选型与实现。 构建高可用、低延迟的分布式推理服务框架，支持向量数据库集成（如Milvus、Elastic）、知识库管理与多模态检索优化。 设计并实现Agent工作流编排框架，支持工具调用（MCP协议）、任务规划与自动化执行。 2.模型部署与性能优化： 负责大模型（LLM/VLM）的本地化部署、量化压缩、动态批处理与推理加速，优化GPU/CPU异构算力利用率。 3. AI服务平台开发： 基于Java/Go/Python构建高并发、可扩展的AI微服务，与现有业务系统深度集成，实现模型训练-部署-监控的全链路管理。 4.技术领导与跨团队协作： 指导中级工程师，制定技术方案，并主导技术攻关。与产品、算法、基础设施团队协作，定义需求并推动工程落地。
包括英文材料
学历+
Java+
https://www.youtube.com/watch?v=eIrMbAQSU34
Master Java – a must-have language for software development, Android apps, and more! ☕️ This beginner-friendly course takes you from basics to real coding skills.
开发框架+
[英文] Understanding Modern Development Frameworks: A Guide for Developers and Technical Decision-makers
https://www.freecodecamp.org/news/understanding-modern-development-frameworks-guide-for-devs/
Spring+
https://liaoxuefeng.com/books/java/spring/index.html
Spring是一个支持快速开发Java EE应用程序的框架。它提供了一系列底层容器和基础设施，并可以和大量常用的开源框架无缝集成，可以说是开发Java EE应用程序的必备。
https://spring.io/guides/gs/rest-service
https://spring.io/quickstart
Level up your Java code and explore what Spring can do for you.
Spring Cloud+
[英文] Spring Cloud Series
https://www.baeldung.com/spring-cloud-series
Learn Spring Cloud including concepts, additional libraries and examples for distributed systems.
高并发+
https://www.baeldung.com/concurrency-principles-patterns
In this tutorial, we’ll discuss some of the design principles and patterns that have been established over time to build highly concurrent applications.
https://www.baeldung.com/java-concurrency
Handling concurrency in an application can be a tricky process with many potential pitfalls. A solid grasp of the fundamentals will go a long way to help minimize these issues.
https://www.oreilly.com/library/view/concurrency-in-go/9781491941294/
You’ll understand how Go chooses to model concurrency, what issues arise from this model, and how you can compose primitives within this model to solve problems.
https://www.oreilly.com/library/view/modern-concurrency-in/9781098165406/
With this book, you'll explore the transformative world of Java 21's key feature: virtual threads.
https://www.youtube.com/watch?v=qyM8Pi1KiiM
https://www.youtube.com/watch?v=wEsPL50Uiyo
分布式系统+
https://www.distributedsystemscourse.com/
The home page of a free online class in distributed systems.
https://www.youtube.com/watch?v=7VbL89mKK3M&list=PLOE1GTZ5ouRPbpTnrZ3Wqjamfwn_Q5Y9A
MySQL+
https://juejin.cn/post/7190306988939542585
这是一篇 MySQL 通关一篇过硬核经验学习路线，包括数据库相关知识，SQL语句的使用，数据库约束，设计等。
[英文] MySQL Tutorial
https://www.mysqltutorial.org/
your go-to resource for mastering MySQL in a fast, easy, and enjoyable way.
https://www.youtube.com/watch?v=5OdVJbNCSso
MySQL SQL tutorial for beginners
https://www.youtube.com/watch?v=7S_tz1z_5bA
This beginner-friendly course teaches you SQL from scratch.
MongoDB+
https://learnxinyminutes.com/mongodb/
MongoDB is a NoSQL document database for high volume data storage.
https://studio3t.com/academy/#courses
The fastest way to learn MongoDB
https://www.youtube.com/watch?v=c2M-rlkkT5o
This video will give you and introduction to MongoDB in 1 Hour. Afterwards I recommend exploring aggregation, replication, and sharding.
https://www.youtube.com/watch?v=ExcRbA7fy_A&list=PL4cUxeGkcC9h77dJ-QJlwGlZlTd4ecZOA
You'll learn how to use MongoDB (a NoSQL database) from scratch. You'll also learn how to integrate it into a simple Node.js API.
ElasticSearch+
https://www.youtube.com/watch?v=a4HBKEda_F8
Learn about Elasticsearch with this comprehensive course designed for beginners, featuring both theoretical concepts and hands-on applications using Python (though applicable to any programming language). The course is structured in two parts: first covering essential Elasticsearch fundamentals including index management, document storage, text analysis, pipeline creation, search functionality, and advanced features like semantic search and embeddings; followed by a practical section where you'll build a real-world website using Elasticsearch as a search engine, working with the Astronomy Picture of the Day (APOD) dataset to implement features such as data cleaning pipelines, tokenization, pagination, and aggregations.
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