AI 应用后端工程师

该职位来源于猎聘 工作职责 1.负责 AI 造型推荐系统的后端架构设计与开发，包括用户画像、工具库、教程库、规则库、反馈库等。 2.接入并管理大模型 API，设计结构化输出、Prompt 模板、RAG/知识库检索和推荐生成流程。 3.搭建基于标签和规则的教程推荐逻辑，根据发质、发长、发量、脸型、场景、工具型号等匹配教程与参数。 4.设计并维护 TYMO 工具参数库，包括温度档位、风速档位、配件、适用发质、使用限制等。 5.为 App/H5 前端提供稳定 API，支持 Style Quiz、推荐结果页、教程详情页、使用反馈、商品推荐等功能。 6.建立 AI 调用成本控制机制，包括缓存、规则优先、模型分级调用、调用日志和异常兜底。 7.建立推荐结果日志和基础数据看板，支持分析点击率、完成率、反馈原因、购买转化等指标。 8.与产品经理、内容数据运营、发型师顾问协作，确保 AI 推荐结果专业、可执行、安全合规。 9.设计 AI 安全边界，避免输出过高温度、错误工具用法、夸大护发功效或不适合发质的建议。 10.搭建简单后台管理能力，支持教程标签、参数规则、产品信息和推荐规则的录入与维护。 任职要求 1.本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业优先。 2.3 年以上后端开发经验，熟悉 Node.js / Python / Go 至少一种技术栈。 3.熟悉 RESTful API、数据库设计、缓存、日志、权限、部署和基础监控。 4.熟悉 PostgreSQL / MySQL / MongoDB / Redis 等常用数据库或中间件。 5.有 LLM API 应用经验，理解 Prompt Engineering、结构化 JSON 输出、Function Calling / Tool Calling、RAG、向量检索等常见模式。 6.能够设计基于标签、规则和内容匹配的轻量推荐系统，不依赖重模型训练也能快速落地。 7.具备良好的工程化能力，能从 0 到 1 搭建稳定可维护的业务系统。 8.对 AI 输出质量、成本、延迟、稳定性和安全边界有实际意识。 9.具备较强跨职能沟通能力，能和产品、内容、美发专家、电商团队共同推进项目。 加分项 1.有美妆、美发、时尚、电商、内容推荐、教育教程类产品经验。 2.做过 AI 助手、智能客服、知识库问答、个性化推荐、内容标签系统。 3.熟悉图片理解、多模态模型或用户画像系统。 4.有海外消费者产品、DTC 品牌或独立站项目经验。 5.熟悉数据埋点、A/B 测试、转化漏斗分析。