Dewu java jobs (salary & requirements)

职位描述
1. 负责大模型平台核心系统的开发与维护，包括但不限于模型推理服务、模型管理平台、API网关、监控告警系统等，支撑高并发、低延时的模型调用需求。
2. 构建和维护大模型应用的数据链路，涵盖在线请求处理、离线/近线数据流处理（与大数据工程师协作），确保数据高效、准确服务于模型训练与推理。
3. 深度理解大模型应用场景与业务目标，与算法工程师、产品经理紧密合作，将业务需求转化为高效、可靠的技术方案，加速AI能力在具体业务场景中的落地和价值实现。
4. 解决模型复杂度提升带来的工程挑战，优化模型推理性能（如服务部署架构、资源调度、计算加速），保障平台的高可用性、可扩展性与稳定性。
5. 参与平台架构设计与演进，应对模型规模增长、新模型技术引入带来的技术挑战
职位要求
1. 学历专业： 本科及以上学历，计算机、软件工程或相关专业。
2. 工作经验： 3年以上服务端开发经验，有大规模分布式系统、高并发在线服务开发经验者优先。
3. 技术基础：
- 扎实的编程基础和数据结构算法功底，精通Java语言及常用框架（如Spring Boot, Spring Cloud等）。
- 深入理解分布式系统原理、高并发处理机制、微服务架构，并有实际项目经验。
- 丰富的系统排障和性能优化经验，能快速定位并解决线上问题。
4. 业务理解与协作：
- 强烈的业务导向意识，具备优秀的业务理解能力和需求分析能力，能够深入理解大模型技术如何服务于具体的业务场景和目标。
- 出色的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达技术方案，有效协同算法、产品、前端等多方角色。
- 良好的需求归纳分析能力和文档编写能力。
- 能够承受一定工作压力，具备较强的学习能力和技术热情。

加分项 (优先考虑)：
模型服务经验： 有机器学习/深度学习模型（尤其是大语言模型LLM）推理服务（Serving）开发、部署或性能优化经验。
大模型平台/工具： 了解或使用过主流大模型相关框架或平台（如 Hugging Face Transformers, vLLM, Triton Inference Server, Ray等）。
大数据生态： 掌握大数据相关组件（如 Spark, Flink, Kafka, HBase, ElasticSearch, Milvus/Chroma 等向量数据库）。
AI知识： 了解机器学习/深度学习基础概念及常用模型策略（不要求深入算法研发，但需理解基本原理和工程化挑战）。
云原生： 熟悉 Docker, Kubernetes 等云原生技术。