星尘数据 python 招聘（工资待遇要求）

岗位职责：
1. 端到端原型开发：独立负责从数据采集（对接API、网络爬虫）、数据处理、AI模型集成到原型API（FastAPI）开发的全链路工作，实现从0到1的快速验证。
2. AI原生数据处理：以LangChain/LlamaIndex为核心工具，对海量非结构化文本（如社交媒体内容）进行高效的结构化提取、特征工程与向量化，将噪音转化为洞察。
3. 敏捷数据建模：基于PostgreSQL及pgvector，快速设计并迭代向量数据存储方案，支撑高效的语义检索和复杂的AI查询需求。
4. 算法工程验证：与AI科学家搭档，快速理解算法模型，并将其在真实数据集上进行工程化实现、测试与性能评估，提供关键数据反馈以加速算法迭代。
5. 技术方案决策：在快节奏的PoC环境中，做出务实、敏捷的技术选型，优先保障迭代速度和验证效率。

任职资格：
1.优秀的Python编程能力，尤其精通异步编程(asyncio/httpx) 、数据校验(Pydantic)和 数据分析(Pandas)。
2.精通PostgreSQL，并拥有pgvector或同类向量数据库插件的实战项目经验。
3.LLM框架玩家：深厚的LangChain/LlamaIndex实践经验，不仅会使用，更理解其核心原理，能灵活运用于复杂的ETL和Agent任务。
4.API开发好手：熟练掌握FastAPI，具备独立开发、部署和维护高性能API的能力。
5.向量技术理解：深刻理解向量检索技术（如K-NN/ANN）的核心原理，并有实际应用经验（例如使用Sentence-Transformers进行文本嵌入）。
6.数据好奇心: 享受深入原始数据，乐于在看似杂乱无章的文本中发现模式和洞察。
7.极致务实: 信奉“Done is better than perfect”，在PoC阶段会坚决选择“*快够用”的技术方案，以速度换取认知。
8.AI原生思维: 会本能地思考如何用AI（尤其是LLM）的能力去解决传统数据处理中的难题，而不是路径依赖于传统工具。
9.全栈担当: 具备从0到1独立解决问题的能力和意愿，不设边界，乐于承担从数据获取到API上线的全部职责。

加分项:
1.熟悉Docker和基本的CI/CD流程。
2.有Scrapy等爬虫框架或商业数据采集平台（如BrightData）的使用经验。
3.对开源大语言模型的部署和微调有了解或实践经验。
4.拥有个人技术博客或活跃的GitHub贡献。