職位描述
PythonPHPGo全棧開(kāi)發(fā)AI技術(shù)全棧在線教育人工智能學(xué)校/學(xué)歷教育
實(shí)戰(zhàn)云面向高校與職業(yè)教育，提供“AI 實(shí)踐與教研教學(xué)平臺(tái)”，核心產(chǎn)品包括：
- AI 學(xué)伴：課內(nèi)外智能助學(xué)與作業(yè)閉環(huán)（布置→實(shí)做→評(píng)測(cè)→反饋）。
- AI 案例集：行業(yè)化可運(yùn)行案例（容器鏡像/一鍵演示/課程融入）。
- RAG 知識(shí)庫(kù) & Agent 廣場(chǎng)：多智能體協(xié)作與檢索增強(qiáng)的標(biāo)準(zhǔn)化能力層。
我們以 “師生深度使用” 為北極星指標(biāo)，通過(guò)版本化交付 + 評(píng)測(cè)驅(qū)動(dòng)實(shí)現(xiàn)可復(fù)制的教研與實(shí)訓(xùn)落地，配合生態(tài)伙伴（火山引擎、騰訊開(kāi)悟、摩爾線程等）加速規(guī)?；采w與低成本部署。
產(chǎn)品介紹：實(shí)戰(zhàn)云AI實(shí)踐內(nèi)容賦能平臺(tái)產(chǎn)品介紹
角色定位（你將解決的關(guān)鍵問(wèn)題） 作為 AI 技術(shù)棧負(fù)責(zé)人，你將統(tǒng)籌 架構(gòu)路線、工程質(zhì)量、成本與可觀測(cè)性，把技術(shù)團(tuán)隊(duì)的現(xiàn)狀升級(jí)為：
- 工作流編排（學(xué)習(xí)/作業(yè)/評(píng)測(cè)全鏈路），
- Agent/RAG 網(wǎng)關(guān)（統(tǒng)一接口與能力集），
- 容器化與評(píng)測(cè)鏈路（案例鏡像/自動(dòng)評(píng)測(cè)/A-B 看板）。
最終讓平臺(tái)在穩(wěn)定性、準(zhǔn)確率、原創(chuàng)性、延遲、成本上持續(xù)達(dá)標(biāo)并復(fù)制到更多院校。
- 技術(shù)藍(lán)圖：設(shè)計(jì)“應(yīng)用層—智能體&檢索層—基礎(chǔ)設(shè)施層”的三層架構(gòu)與演進(jìn)路線。
- Agent/RAG 平臺(tái)化：沉淀能力網(wǎng)關(guān)、PromptOps/FeatureOps 規(guī)范、SDK 與模板庫(kù)。
- 工作流/評(píng)測(cè)體系：建立面向作業(yè)與案例的編排與自動(dòng)評(píng)測(cè)、離/在線 A/B 與回歸。
- 服務(wù)化改造：從現(xiàn)有系統(tǒng)拆分鑒權(quán)/網(wǎng)關(guān)/計(jì)費(fèi)/作業(yè)/評(píng)測(cè)/知識(shí)庫(kù)等域服務(wù)，統(tǒng)一 API。
- SRE 與成本：K8s/GitOps/金絲雀/熔斷降級(jí)，建立 Token/GPU/存儲(chǔ) 成本看板 與優(yōu)化策略。
- 數(shù)據(jù)治理與安全：文本分塊、向量檢索、混合召回、重排、權(quán)限/審計(jì)/脫敏/多租戶。
- 團(tuán)隊(duì)帶教：推動(dòng)雙 Owner 機(jī)制、代碼評(píng)審、技術(shù)復(fù)盤、休克演練和知識(shí)沉淀。
必須具備
- 5–10 年平臺(tái)/后端或 AI 工程經(jīng)驗(yàn)；≥2 年 LLM/Agent/RAG 架構(gòu)與落地經(jīng)驗(yàn)；帶隊(duì)/跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作記錄。
- 精通一種主力語(yǔ)言（Python/Go/Node）。
- 有 服務(wù)化/網(wǎng)關(guān) 設(shè)計(jì)與 可觀測(cè)（日志/指標(biāo)/Tracing）體系落地經(jīng)驗(yàn)。
- 具備 RAG 工程化（分塊、Embedding、混合檢索、重排、文檔治理）與 LLM 調(diào)用優(yōu)化（并發(fā)、緩存、函數(shù)/工具調(diào)用、退避重試）。
- 熟悉 容器與發(fā)布（Docker/K8s/Helm/GitOps/）和 成本優(yōu)化 方法論。
- 強(qiáng)結(jié)果導(dǎo)向：能用評(píng)測(cè)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)質(zhì)量（準(zhǔn)確率/原創(chuàng)性/延遲），對(duì)齊 L3 業(yè)務(wù)指標(biāo)。
加分項(xiàng)
- 教育科技/內(nèi)容平臺(tái)、多智能體協(xié)作、課程/案例容器化交付經(jīng)驗(yàn)。
- 工作流（Temporal/Airflow/Argo）、A/B 平臺(tái)、合規(guī)與國(guó)密實(shí)踐。
- 開(kāi)源貢獻(xiàn)/技術(shù)演講/文章。
- 業(yè)務(wù)直連：和院校一線教學(xué)場(chǎng)景深度共創(chuàng)，需求清晰、反饋快速。
- 平臺(tái)舞臺(tái)：在 工作流 × Agent × RAG × 容器評(píng)測(cè) 的全鏈路做真正的平臺(tái)化。
- 生態(tài)資源：與頭部云與硬件伙伴合作，模型接入與算力資源路徑順暢。
- 工程文化：反對(duì) PUA，強(qiáng)調(diào)客戶第一、始終創(chuàng)業(yè)、求真務(wù)實(shí)、坦誠(chéng)開(kāi)放、持續(xù)成長(zhǎng)；以評(píng)測(cè)和復(fù)盤說(shuō)話。
- 雙 Owner 機(jī)制：業(yè)務(wù)與技術(shù)共同對(duì)指標(biāo)負(fù)責(zé)，避免“只給方案不管結(jié)果”。
- 影響面：對(duì)產(chǎn)品路線、技術(shù)棧、交付標(biāo)準(zhǔn)與成本結(jié)構(gòu)擁有實(shí)質(zhì)決策權(quán)。
- 成果資產(chǎn)化：你的架構(gòu)、模板與腳本沉淀為平臺(tái)資產(chǎn)，納入績(jī)效與長(zhǎng)期激勵(lì)口徑。
- 行業(yè)影響力：對(duì)外技術(shù)分享/開(kāi)源/賽事合作與標(biāo)桿校共創(chuàng)，形成個(gè)人品牌。
- 產(chǎn)品指標(biāo)：深度使用（校/院/班級(jí)維度）季度增長(zhǎng)率
- 質(zhì)量指標(biāo)：準(zhǔn)確率/原創(chuàng)性達(dá)標(biāo)線、P99 延遲、穩(wěn)定性與錯(cuò)誤率
- 成本指標(biāo)：1k 請(qǐng)求平均 Token/GPU 成本下降曲線
- 工程指標(biāo)：回歸覆蓋率、變更失敗率、MTTR、SLO 達(dá)成率
- 沉淀指標(biāo)：季度平臺(tái)化產(chǎn)物（SDK/模板/規(guī)范/腳本/文檔）≥N
- 現(xiàn)金：工資，項(xiàng)目獎(jiǎng)金等
- 長(zhǎng)期激勵(lì)：
- 行權(quán)股份（享受資本退出收益，綁定在崗與績(jī)效條件）；
- 分紅股份（享受年度利潤(rùn)分紅，與 L3/質(zhì)量/成本等指標(biāo)掛鉤）。
工作地點(diǎn)
北京朝陽(yáng)區(qū)聯(lián)合大廈12A05
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