全棧開發(fā)工程師
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發(fā)布：[2025-06-11]
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職位信息 |
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| 職位名稱： | 全棧開發(fā)工程師 | 月薪水平： | 15000-20000 |
| 工作性質(zhì)： | 全職 | 職位類別： | 計算機/網(wǎng)絡(luò)類:軟件工程師、程序員 |
| 工作地區(qū)： | 太倉市 | 作息制度： | 雙休 |
| 食宿情況： | 招聘人數(shù)： | 1人（當(dāng)前應(yīng)聘2人） | |
| 福利待遇： | |||
| 工作描述： |
崗位技術(shù)棧要求： - 前端框架: Next.js, React - 后端運行時: Node.js - 數(shù)據(jù)庫: PostgreSQL, pgvector - 后端即服務(wù): Supabase - AI/ML技術(shù): RAG (檢索增強生成), LLM集成, Agent開發(fā) - 平臺工程: K8s 崗位職責(zé)： 1. 前端開發(fā) (30%) - 使用Next.js和React開發(fā)響應(yīng)式、高性能的用戶界面 - 實現(xiàn)現(xiàn)代化的UI/UX設(shè)計，確保良好的用戶體驗 - 優(yōu)化前端性能，包括SSR/SSG、代碼分割和緩存策略 - 集成AI功能的前端交互界面，如聊天機器人、智能搜索等 2. 后端開發(fā) (30%) - 基于Node.js和Supabase開發(fā)RESTful API和實時功能 - 設(shè)計和實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，包括PostgreSQL表結(jié)構(gòu)和索引優(yōu)化 - 集成pgvector進(jìn)行向量存儲和相似性搜索 - 實現(xiàn)RAG系統(tǒng)的后端邏輯，包括文檔處理、向量化和檢索 3. AI/ML集成 (20%) - 集成各類LLM模型，實現(xiàn)智能問答和內(nèi)容生成功能 - 開發(fā)和優(yōu)化RAG管道，提升檢索和生成質(zhì)量 - 處理向量數(shù)據(jù)庫的存儲、查詢和性能優(yōu)化 - 實現(xiàn)AI功能的監(jiān)控和質(zhì)量評估 4. 平臺工程 (20%) - Docker 鏡像構(gòu)建及 K8s 應(yīng)用發(fā)布及維護(hù) - 監(jiān)控應(yīng)用性能，進(jìn)行故障排查和系統(tǒng)優(yōu)化 - 參與代碼審查，確保代碼質(zhì)量和最佳實踐 - 編寫技術(shù)文檔和API文檔 - 配合DevOps進(jìn)行部署和運維 |
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應(yīng)聘要求 |
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| 學(xué)歷要求： | 碩士 | 專業(yè)類別： | [電子信息類] |
| 詳細(xì)專業(yè)要求： | [計算機應(yīng)用技術(shù)] [計算機軟件] | ||
| 適宜性別： | 不限 | 年齡要求： | 不限 |
| 工作經(jīng)驗： | 2年 | 戶籍要求： | 不限 |
| 外語能力： | 不限 | 計算機能力： | 精通軟件硬件和開發(fā) |
| 技能資質(zhì)： | 不限 | ||
| 其它要求： |
技能要求： 1. 前端技術(shù): - 3+ 年React開發(fā)經(jīng)驗 - 熟練掌握Next.js框架，了解SSR/SSG原理 - 精通JavaScript/TypeScript - 熟悉現(xiàn)代前端工具鏈 (Webpack, Turborepo等) 2. 后端技術(shù): - 2+ 年Node.js開發(fā)經(jīng)驗 - 熟練使用PostgreSQL，具備數(shù)據(jù)庫設(shè)計和優(yōu)化能力 - 了解Supabase平臺的核心功能和API （家庭居住在太倉本地或有長期居住太倉計劃者優(yōu)先） |
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更多職位信息 |
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| 首次錄入時間： | 2025-06-06 10:08:46 | ||
