我们是滴滴网约车MPT部门的大模型工程团队。我们与顶尖的算法科学家紧密合作，致力于构建稳定、高效、可扩展的大模型应用基础设施，将前沿的AI技术转化为可靠的线上服务，打通数据、技术与业务的“最后一公里”。我们的使命是驱动AI在智能运营与核心交易场景中的应用革源，通过坚实的工程力量，让大模型真正赋能业务，提升亿万用户的出行体验。

在这里，你将不是AI的使用者，而是AI服务能力的构建者。

工作职责

大模型应用开发：负责设计和开发基于大模型的应用系统，如RAG、Agent等，将算法原型转化为高性能、高可用的工程产品，解决实际业务问题。

AI应用架构设计：参与构建和优化大模型应用的服务架构，包括服务编排、工具调用、多模型协同等，确保系统的高性能和可扩展性。

AI数据链路建设：负责大模型应用所需的数据链路建设，包括非/结构化数据处理、向量化、存储与检索等，打造高效、稳定的AI数据处理管道。

服务稳定性保障：保障大模型线上服务的稳定性和高可用性，建设完善的监控、告警和应急响应体系，持续进行性能优化（如延迟、吞吐量）。

技术落地与协作：与算法团队紧密协作，深刻理解模型能力与业务需求，共同制定技术方案，推动从模型到服务的快速迭代和落地。

任职要求

计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历，拥有1-3年后端开发经验。

具备扎实的编程基础和数据结构与算法功底，熟悉Linux开发环境，熟练掌握 Go / Python / Java 中至少一种语言。

熟悉常见的后端技术栈，有微服务、分布式系统（如缓存、消息队列、RPC框架）的设计和开发经验。

具备良好的系统设计能力，能够独立分析问题、设计方案并推动落地。

对大模型技术有浓厚的兴趣和热情，具备出色的学习能力和技术钻研精神，愿意在该领域深耕。（我们尤其欢迎这一点）

加分项（具备以下一项或多项者优先）

有RAG、Agent等大模型应用的实际开发经验，熟悉 LangChain 等主流应用框架。

有大模型服务部署、推理优化（如 vLLM,）或MLOps相关经验。

有高并发、高可用系统设计与实践经验，主导或核心...