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1. 負責(zé)AI 多類型的模型（包含大語言，視頻模型，語音模型）docker集群部署的后端開發(fā)，主要涵蓋：模塊架構(gòu)設(shè)計、接口實現(xiàn)、并發(fā)容錯等后端應(yīng)用。
2. 與前端開發(fā)工程師協(xié)作，完成各種數(shù)據(jù)交互、可視化功能界面交互。
3. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化。
4. 負責(zé)代碼審查、單元和系統(tǒng)集成測試，確保代碼質(zhì)量和系統(tǒng)穩(wěn)定性。
"Must:
1.高并發(fā)框架精通：深度掌握至少一種高性能異步框架，如 FastAPI、Sanic 或 Tornado（Python體系），或者 Go、Java (Spring WebFlux) 等。需要理解其事件循環(huán)、異步I/O模型，以避免阻塞導(dǎo)致并發(fā)能力下降。
2.gRPC/Protobuf 精通：許多高性能模型服務(wù)框架（如 Triton）使用 gRPC 進行通信。掌握 gRPC 和 Protobuf 對于構(gòu)建高效、跨語言的內(nèi)部服務(wù)網(wǎng)格至關(guān)重要。
3.API 設(shè)計與治理：設(shè)計穩(wěn)定、易用、版本化的 RESTful/gRPC API，并實現(xiàn)限流、認證、鑒權(quán)、日志記錄等中間件。
4.分布式系統(tǒng)原理：理解負載均衡、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、熔斷降級、重試機制等微服務(wù)核心概念。
任務(wù)隊列管理：對于長時任務(wù)或請求排隊，需要集成并管理像 Celery (配合 Redis/RabbitMQ) 或 Kafka 這樣的消息隊列。
5。理解模型底層運行原理和模型多GPU 理解nvlink-bridges技術(shù)更好
6，后端運維開發(fā)經(jīng)驗的