工作職責:
本崗位核心負責對接 Gemini、Vidu 等主流 AI 模型服務的 API 接口，完成模型服務的集成、封裝與工程化落地，同時參與 AI 模型服務架構設計與優化，保障模型服務的高可用、高性能與可擴展性。
AI 模型 API 對接與封裝：負責 GPT、Claude、Gemini、Vidu等各類 AI 模型服務的 API 對接，完成接口適配、數據格式轉換與統一封裝，提供標準化的模型調用接口給業務層。
模型服務架構設計：結合業務場景，參與 AI 模型服務的整體架構設計，包括接口層、緩存層、熔斷降級層等模塊的設計，具備微服務 / 分布式架構思維，保障服務的高并發與高可用。
工程化落地與優化：負責模型服務的工程化實現，包括服務部署、性能調優、資源監控與故障排查；優化 API 調用的延遲、成功率，解決模型調用中的網絡、限流、超時等問題。
容錯與穩定性保障：設計并實現模型服務的容錯機制（如重試、熔斷、降級、負載均衡），制定異常處理策略，保障模型服務在高負載或第三方 API 故障時的穩定性。
文檔與協作：編寫 API 對接文檔、服務設計文檔與運維文檔；與算法團隊、業務產品團隊協作，理解模型能力與業務需求，推動 AI 模型服務的落地與迭代。
技術調研與迭代：跟蹤主流 AI 模型服務的新特性、新接口，調研行業內模型服務集成的*佳實踐，持續優化現有模型服務架構與集成方案。
任職資格:
本科及以上學歷，計算機、軟件工程、人工智能等相關專業；3 年及以上 Python 開發經驗，有 AI 模型服務 API 對接 / 集成經驗者優先。
精通 Python 編程語言，熟練掌握 requests/aiohttp 等 HTTP 請求庫，熟悉 JSON/Protobuf 等數據序列化格式；掌握 FastAPI/Flask/Django 等 Web 框架，具備接口開發與維護能力。
熟悉 Docker 容器化部署、Kubernetes 容器編排，具備服務部署與運維經驗；了解 CI/CD 流程（如 GitLab CI、GitHub Actions），能搭建自動化構建與部署流水線。
有對接 Gemini、Vidu、OpenAI、Claude 等主流 AI 模型 API 的實際經驗，熟悉第三方 API 的調用規范、限流策略與鑒權方式的優先。
具備較強的問題排查能力，能定位 API 調用中的網絡問題、性能瓶頸與異常故障的優先。
