主分类：Agent系统开发
辅助：后端与业务系统研发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "后端开发工程师（J104290）",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "ACG",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
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"company": {
"company_name": "百度",
"company_industry": "互联网 / 人工智能",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "百度围绕搜索发展人工智能技术，业务涉及语音、图像、知识图谱、自然语言处理、自动驾驶和AI芯片。"
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"compensation": {
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
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"degree": "-本科及以上",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "-负责AI 平台整体架构与核心模块设计；负责企业级 AI 工具平台后端整体架构规划、技术选型、分层拆分，支撑 LLM 调用、AI 智能体调度、OKF 知识中台、研发自主智能体全链路能力建设，保障平台高并发、高可用、可扩展。针对大模型推理、向量检索、海量研发知识存储、多智能体任务编排等高负载场景，输出分布式架构方案，完成容量评估、性能瓶颈预判、容灾降级设计。主导平台核心技术规范制定：接口标准、存储分层、异步任务、权限鉴权、流量管控、日志埋点、可观测体系统一规范\n-负责AI 自主研发工作流和Agent调度引擎开发；设计实现 AI 智能体调度、任务编排工作流引擎，支撑需求分析、代码生成、自动化测试、缺陷复盘全链路自主研发流程。搭建 LLM 统一调度网关，实现多模型路由、请求限流、上下文缓存、Token 管控、调用计费与熔断隔离。开发人机协同流程引擎，支持 AI 任务自动执行、人工介入审核、任务断点续跑、执行记录全链路追溯。打通 AI 任务与 OKF 知识库联动逻辑，实现任务自动拉取业务知识、执行经验自动沉淀入库闭环\n-负责平台稳定性、性能与质量保障体系建设。负责平台线上稳定性保障，处理大模型调用超时、向量库读写瓶颈、海量知识同步阻塞、分布式事务等线上疑难问题，输出根因优化方案并落地。搭建全链路监控告警体系：模型调用指标、知识检索 RT、同步成功率、AI 任务通过率、知识库合规率等核心指标观测大盘。主导平台性能专项优化：慢查询治理、多级缓存设计、批量异步处理、分库分表、资源隔离，支撑研发全团队大规模并发使用。完善平台安全管控：接口鉴权、数据脱敏、知识库权限分级、模型输入输出内容安全校验、操作审计留痕",
"requirements_text": "-本科及以上，5 年以上后端开发经验，3 年以上分布式平台 / AI 平台 / 大模型 RAG 平台后端建设经验，有AI平台开发和AI知识库开发经验优先\n-精通 Python/TypeScript/Go 其中一种，熟练微服务、异步队列、分布式锁、多级缓存、分库分表等分布式技术\n-熟悉向量数据库（Milvus/Chroma/PgVector）、ES、Redis、MySQL 优化，有海量文档检索、知识库平台落地经验\n-了解 LLM 调用链路、Prompt 管理、Agent 工作流、RAG 完整链路，有 OKF / 标准化知识库、智能流程引擎开发经验优先\n-具备复杂系统架构设计能力，能独立完成高并发、大数据量场景技术方案设计与落地\n-熟悉监控、链路追踪、压测、容灾降级体系，具备线上重大故障排查与复盘能力\n-良好的文档沉淀、跨团队沟通能力，具备技术带教、项目推进能力\n-具备良好的问题解决能力和团队协作精神，能够承受一定工作压力",
"skills": [AI生成
"Python",
"TypeScript",
"MySQL",
"Redis",
"微服务",
"数据库",
"系统架构",
"架构设计",
"项目推进",
"团队协作",
"沟通能力",
"Go",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "本科及以上，5 年以上后端开发经验，3 年以上分布式平台 / AI 平台 / 大模型 RAG 平台后端建设经验，有AI平台开发和AI知识库开发经验优先；了解 LLM 调用链路、Prompt 管理、Agent 工作流、RAG 完整链路，有 OKF / 标准化知识库、智能流程引擎开发经验优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "后端开发工程师（J104290）\n后端开发工程师（J104290）\n\n基础信息\n部门：ACG\n地点：北京市\n类别：技术\n招聘人数：3\n发布时间：2026-08-20\n\n工作职责\n-负责AI 平台整体架构与核心模块设计；负责企业级 AI 工具平台后端整体架构规划、技术选型、分层拆分，支撑 LLM 调用、AI 智能体调度、OKF 知识中台、研发自主智能体全链路能力建设，保障平台高并发、高可用、可扩展。针对大模型推理、向量检索、海量研发知识存储、多智能体任务编排等高负载场景，输出分布式架构方案，完成容量评估、性能瓶颈预判、容灾降级设计。主导平台核心技术规范制定：接口标准、存储分层、异步任务、权限鉴权、流量管控、日志埋点、可观测体系统一规范\n-负责AI 自主研发工作流和Agent调度引擎开发；设计实现 AI 智能体调度、任务编排工作流引擎，支撑需求分析、代码生成、自动化测试、缺陷复盘全链路自主研发流程。搭建 LLM 统一调度网关，实现多模型路由、请求限流、上下文缓存、Token 管控、调用计费与熔断隔离。开发人机协同流程引擎，支持 AI 任务自动执行、人工介入审核、任务断点续跑、执行记录全链路追溯。打通 AI 任务与 OKF 知识库联动逻辑，实现任务自动拉取业务知识、执行经验自动沉淀入库闭环\n-负责平台稳定性、性能与质量保障体系建设。负责平台线上稳定性保障，处理大模型调用超时、向量库读写瓶颈、海量知识同步阻塞、分布式事务等线上疑难问题，输出根因优化方案并落地。搭建全链路监控告警体系：模型调用指标、知识检索 RT、同步成功率、AI 任务通过率、知识库合规率等核心指标观测大盘。主导平台性能专项优化：慢查询治理、多级缓存设计、批量异步处理、分库分表、资源隔离，支撑研发全团队大规模并发使用。完善平台安全管控：接口鉴权、数据脱敏、知识库权限分级、模型输入输出内容安全校验、操作审计留痕\n\n职责要求\n-本科及以上，5 年以上后端开发经验，3 年以上分布式平台 / AI 平台 / 大模型 RAG 平台后端建设经验，有AI平台开发和AI知识库开发经验优先\n-精通 Python/TypeScript/Go 其中一种，熟练微服务、异步队列、分布式锁、多级缓存、分库分表等分布式技术\n-熟悉向量数据库（Milvus/Chroma/PgVector）、ES、Redis、MySQL 优化，有海量文档检索、知识库平台落地经验\n-了解 LLM 调用链路、Prompt 管理、Agent 工作流、RAG 完整链路，有 OKF / 标准化知识库、智能流程引擎开发经验优先\n-具备复杂系统架构设计能力，能独立完成高并发、大数据量场景技术方案设计与落地\n-熟悉监控、链路追踪、压测、容灾降级体系，具备线上重大故障排查与复盘能力\n-良好的文档沉淀、跨团队沟通能力，具备技术带教、项目推进能力\n-具备良好的问题解决能力和团队协作精神，能够承受一定工作压力\n-负责AI 平台整体架构与核心模块设计；负责企业级 AI 工具平台后端整体架构规划、技术选型、分层拆分，支撑 LLM 调用、AI 智能体调度、OKF 知识中台、研发自主智能体全链路能力建设，保障平台高并发、高可用、可扩展。针对大模型推理、向量检索、海量研发知识存储、多智能体任务编排等高负载场景，输出分布式架构方案，完成容量评估、性能瓶颈预判、容灾降级设计。主导平台核心技术规范制定：接口标准、存储分层、异步任务、权限鉴权、流量管控、日志埋点、可观测体系统一规范\n-负责AI 自主研发工作流和Agent调度引擎开发；设计实现 AI 智能体调度、任务编排工作流引擎，支撑需求分析、代码生成、自动化测试、缺陷复盘全链路自主研发流程。搭建 LLM 统一调度网关，实现多模型路由、请求限流、上下文缓存、Token 管控、调用计费与熔断隔离。开发人机协同流程引擎，支持 AI 任务自动执行、人工介入审核、任务断点续跑、执行记录全链路追溯。打通 AI 任务与 OKF 知识库联动逻辑，实现任务自动拉取业务知识、执行经验自动沉淀入库闭环\n-负责平台稳定性、性能与质量保障体系建设。负责平台线上稳定性保障，处理大模型调用超时、向量库读写瓶颈、海量知识同步阻塞、分布式事务等线上疑难问题，输出根因优化方案并落地。搭建全链路监控告警体系：模型调用指标、知识检索 RT、同步成功率、AI 任务通过率、知识库合规率等核心指标观测大盘。主导平台性能专项优化：慢查询治理、多级缓存设计、批量异步处理、分库分表、资源隔离，支撑研发全团队大规模并发使用。完善平台安全管控：接口鉴权、数据脱敏、知识库权限分级、模型输入输出内容安全校验、操作审计留痕\n-本科及以上，5 年以上后端开发经验，3 年以上分布式平台 / AI 平台 / 大模型 RAG 平台后端建设经验，有AI平台开发和AI知识库开发经验优先\n-精通 Python/TypeScript/Go 其中一种，熟练微服务、异步队列、分布式锁、多级缓存、分库分表等分布式技术\n-熟悉向量数据库（Milvus/Chroma/PgVector）、ES、Redis、MySQL 优化，有海量文档检索、知识库平台落地经验\n-了解 LLM 调用链路、Prompt 管理、Agent 工作流、RAG 完整链路，有 OKF / 标准化知识库、智能流程引擎开发经验优先\n-具备复杂系统架构设计能力，能独立完成高并发、大数据量场景技术方案设计与落地\n-熟悉监控、链路追踪、压测、容灾降级体系，具备线上重大故障排查与复盘能力\n-良好的文档沉淀、跨团队沟通能力，具备技术带教、项目推进能力\n-具备良好的问题解决能力和团队协作精神，能够承受一定工作压力",
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