高级软件工程师，AI运营，GPS
岗位摘要
在交付团队向维护团队正式交接时担任技术把关人，进行深入评审，确保基线代码、提示词和架构在签署前满足严格的可维护性与文档标准；负责多层级服务模式（从工作时段基础支持到7×24关键任务支持）的技术响应与解决目标，领导事件治理、根因分析以及严格支持窗口内的P1/P2缓解
岗位职责
- 在交付团队向维护团队正式交接时担任技术把关人，进行深入评审，确保基线代码、提示词和架构在签署前满足严格的可维护性与文档标准
- 负责多层级服务模式（从工作时段基础支持到7×24关键任务支持）的技术响应与解决目标，领导事件治理、根因分析以及严格支持窗口内的P1/P2缓解
- 监控生产模型性能、延迟和数据漂移，管理提示词配置仓库以保持行为一致性，并在LLM提供商更新底层端点时执行回归测试
- 落实常规维护（范围内）与系统演进（范围外）之间的边界，评估客户请求并对新AI模型进行对比基准测试
- 通过构建自愈数据管道、自动化RAG索引同步和遥测工具来消除运营琐事，并影响上游交付团队采用简化持续维护的架构模式
- 作为政府和企业IT负责人的高级技术联系人，将数据漂移、提示词版本管理、API弃用等技术AI概念转化为非技术利益相关者可理解的业务影响
任职要求
- 背景：在重数据或生产AI环境中拥有5年以上软件工程、MLOps、SRE或前向部署工程经验
- 技术栈：精通Python、SQL、REST/gRPC API及云架构（AWS、Azure或GCP），并具有MLOps工具、向量数据库和LLM编排框架（如LangChain、LlamaIndex）的实践经验
- AI治理专长：实际理解提示词版本控制、基于评估数据集的模型基准测试、RAG管道机制以及数据漂移检测
- 工程思维：倾向于构建系统化、自动化修复方案而非临时补丁，并深刻理解机器学习管道的CI/CD
- 客户洞察与边界控制：具备出色技术沟通能力，能够管理客户期望、维护运营边界（维护与演进），并就长期系统路线图提供建议