🛠️ 工作内容
在以下工作内容中，你只要精通其中任意一种就可以申请。我们不卡技术栈，同时也希望工程师可以不必受限于编程语言和技术栈。非常欢迎“一专多能”的小伙伴加入。
我们现在的工作非常基础，是快速迭代产品功能，验证用户需求的阶段。你可以不用是技术专家，如果你有十足的创业精神，有自信成长为技术专家，请你赶快申请。我们有资深工程师作为初级工程师的 montor 。
服务器开发：
– 设计、开发和维护高性能、高可用的服务器端架构。
– 支持大规模 AI 模型和产品服务的稳定运行。
– 熟练运用公有云产品，保障服务的弹性和安全性。
– 熟练运用监控、报警、日志等运维工具，提高系统可观测性和可维护性。
– 对系统性能进行持续优化，处理高并发、大规模用户请求。
Web/App 前端开发：
– 负责 Web / App 前端功能开发，实现顺滑、优雅的用户界面。
– 优化前端性能，保障产品在各类终端（ iOS 、Android 、Web ）上的流畅体验。
– Web 端熟练掌握 React 、Next.js 、Vue 等前端框架。
– App 端熟练掌握 iOS 或者 Android 开发，或者 Flutter 、React Native 等跨端开发。
– 推进前端组件化、模块化开发，提升代码可维护性与复用性。
算法工程师：
– 主导 AI 模型的算法设计、训练策略与性能优化（ NLP / 多模态 / 个性化推荐 / 自监督 / 增强学习 等）。
– 推动 AI 能力边界，用产品需求来牵引 AI 的改进方向，构建提升 AI 能力的关键数据集。
– 有大语言模型、生成模型（如 GPT / Diffusion / Sora 等）相关研发经验。跟进并评估最新的大模型框架以及开源社区成果，设计适合产品场景的模型结构与推理方案。
– 优化大模型的推理效率、上下文扩展、蒸馏/量化/剪枝等，推动模型部署效率与成本控制。
– 参与构建评估体系，持续改进模型在真实用户环境下的表现（如指令跟随能力、上下文一致性、多轮交互鲁棒性等）。
– 有扎实的理论基础和研究经验，相关专业的硕士或博士学历。
数据工程：
– 负责数据平台的搭建与维护，包括数据采集、清洗、存储与处理流程的设计与开发。
– 与产品、算法、工程团队紧密合作，支持 AI 模型训练、应用开发、用户数据分析等数据需求。
– 设计和管理高效的数据仓库/数据湖（如 Snowflake 、BigQuery 、S3 、StarRocks 、ClickHouse 等），保障数据可扩展性和查询性能。
– 参与内部数据 API 、数据服务接口的设计与开发，支持各类业务系统调用。
– 开发和优化数据 ETL/ELT 流程，确保数据高效、稳定流动。推动数据工程自动化，提高开发与运维效率。
– 建立数据质量监控与异常告警机制，确保数据完整性与准确性。
Infrastructure 工程:
– 设计、搭建并维护公司核心基础设施，包括服务器、存储、网络和云资源（如 AWS 、GCP 、Azure 等）。
– 负责 AI 应用相关的 GPU/CPU 计算集群、容器化部署（ Docker/Kubernetes ）的建设与优化。
– 与数据工程、AI 工程团队紧密协作，支持模型训练、推理部署、数据管道等底层环境需求。
– 规划和执行高可用、高性能、高安全性的基础设施架构，支撑 AI 服务的稳定运行与扩展。
– 推动基础设施的规范化、文档化、自动化和持续改进。
请联系 new@unispark.ai 。
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