星塵數據 python 招聘（工資待遇要求）

崗位職責：
1. 端到端原型開發：獨立負責從數據采集（對接API、網絡爬蟲）、數據處理、AI模型集成到原型API（FastAPI）開發的全鏈路工作，實現從0到1的快速驗證。
2. AI原生數據處理：以LangChain/LlamaIndex為核心工具，對海量非結構化文本（如社交媒體內容）進行高效的結構化提取、特征工程與向量化，將噪音轉化為洞察。
3. 敏捷數據建模：基于PostgreSQL及pgvector，快速設計并迭代向量數據存儲方案，支撐高效的語義檢索和復雜的AI查詢需求。
4. 算法工程驗證：與AI科學家搭檔，快速理解算法模型，并將其在真實數據集上進行工程化實現、測試與性能評估，提供關鍵數據反饋以加速算法迭代。
5. 技術方案決策：在快節奏的PoC環境中，做出務實、敏捷的技術選型，優先保障迭代速度和驗證效率。

任職資格：
1.優秀的Python編程能力，尤其精通異步編程(asyncio/httpx) 、數據校驗(Pydantic)和 數據分析(Pandas)。
2.精通PostgreSQL，并擁有pgvector或同類向量數據庫插件的實戰項目經驗。
3.LLM框架玩家：深厚的LangChain/LlamaIndex實踐經驗，不僅會使用，更理解其核心原理，能靈活運用于復雜的ETL和Agent任務。
4.API開發好手：熟練掌握FastAPI，具備獨立開發、部署和維護高性能API的能力。
5.向量技術理解：深刻理解向量檢索技術（如K-NN/ANN）的核心原理，并有實際應用經驗（例如使用Sentence-Transformers進行文本嵌入）。
6.數據好奇心: 享受深入原始數據，樂于在看似雜亂無章的文本中發現模式和洞察。
7.極致務實: 信奉“Done is better than perfect”，在PoC階段會堅決選擇“*快夠用”的技術方案，以速度換取認知。
8.AI原生思維: 會本能地思考如何用AI（尤其是LLM）的能力去解決傳統數據處理中的難題，而不是路徑依賴于傳統工具。
9.全棧擔當: 具備從0到1獨立解決問題的能力和意愿，不設邊界，樂于承擔從數據獲取到API上線的全部職責。

加分項:
1.熟悉Docker和基本的CI/CD流程。
2.有Scrapy等爬蟲框架或商業數據采集平臺（如BrightData）的使用經驗。
3.對開源大語言模型的部署和微調有了解或實踐經驗。
4.擁有個人技術博客或活躍的GitHub貢獻。