招聘&找人【已结束】【已招满/已结束】【兼职/远程】寻找一位懂AI&LLM的后端开发伙伴,一起折腾点酷炫的东西!

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你好,未来的技术合伙人!

我们是一个小而精的创业团队,正在开发一款基于大型语言模型(LLM)的下一代AI产品。目前产品雏形已现,急需一位后端大神加入,和我们一起把酷炫的想法落地成用户喜爱的功能。

如果你对AI充满好奇,不满足于只是调用API,而是想深入理解、优化甚至创造,那么这份兼职机会可能就是为你准备的!

————【关于我们】————

我们在做什么?:一个充满挑战和乐趣的AI 教育项目,具体细节面试聊,但保证让你觉得“有意思”!

团队氛围:极度扁平,结果导向。我们相信“代码说话”,厌恶无意义的内卷和加班。

工作方式:100% 远程

————【我们需要你】————

核心职责:

负责AI应用后端服务的架构设计、开发和部署,确保系统的高可用性和可扩展性。

与LLM深度集成,包括但不限于:Prompt工程、RAG(检索增强生成)系统搭建、Agent工作流设计、模型微调(Fine-tuning)基础设施构建等。

设计和实现高效的数据处理管道,为AI模块提供稳定、高质量的数据支持。

编写整洁、可维护、高性能的代码,并参与代码审查。

硬性要求:

后端基础扎实:熟练掌握 Python(必须),熟悉FastAPI框架。

数据库专家:精通关系型数据库(如PostgreSQL)和至少一种NoSQL数据库(如Redis, ChromaDB, Milvus等向量数据库是巨大加分项!)。

AI/LLM经验:这不是一个只会调用OpenAI接口的岗位! 我们希望你有实际的LLM项目经验,比如:

深入使用过 LangChain、LlamaIndex 等框架。

有RAG系统的实战经验,处理过文本分块、嵌入、向量检索等全流程。

对模型推理、微调(Fine-tuning)有基本概念和实践。

了解主流大模型(如GPT系列、Claude、Llama等)的特性和优劣。

工程化能力:熟悉 Docker、Git,有云服务(AWS/Azure/GCP)部署经验。

加分项(具备任何一项都会让我们眼前一亮):

有模型微调(Fine-tuning)的实际操作经验。

熟悉分布式系统、消息队列(Kafka/RabbitMQ)。

有高并发、高性能服务的开发和处理经验。

有自己的技术博客、GitHub开源项目或活跃的技术社区账号。

————【我们能提供】————

有竞争力的兼职报酬:我们尊重你的时间和才华,具体薪资可谈,绝对诚意满满。

极大的技术成长空间:你将直接深入最前沿的AI应用开发领域,而不仅仅是CRUD。

纯粹的开发环境:无办公室政治,无需通勤,专注解决有趣的技术挑战。

长期的合作机会:项目发展顺利,这将不仅仅是一份兼职,更是你作为技术核心合伙人角色的开始。

————【申请方式】————

如果你心动了,请发送以下内容至邮箱(标题请注明:电鸭后端应聘-你的名字)

你的简历(附上GitHub和技术博客链接尤佳)。

简要介绍一个你过去做过的最引以为豪的项目(特别是和AI/LLM相关的),并说明你在其中的角色和技术决策。

招聘类型:
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精选评论
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等级1

可联系2年llm工作经验。

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等级4

全栈n+,pythonn ok ,可以聊,可折腾

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等级0

8年后端,前百度高级工程师,现正在做 视觉模型采样工作,熟练使用MySQL redis kafka中间件,了解大模型transform架构,强化学习ppo等算法

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等级0

个人开发过一个陪伴类ai番茄钟,并运用到以下内容

  • 熟练掌握Python
  • 深度使用FastAPI框架
  • WebSocket实时通信
  • 异步编程 (async/await)
  • 中间件使用 (CORS)
  • 静态文件服务
  • API设计规范 (RESTful)
  • 实际LLM项目经验 (集成OpenAI/Ollama)
  • 多模型支持和切换
  • 结构化AI输出 (JSON格式)
  • AI聊天系统和上下文管理
  • 了解主流大模型特性
  • Git版本控制 (项目结构良好)
  • 模块化设计 (分离关注点)
  • 错误处理和异常管理
  • 配置管理 (config.yaml)