背景
目前我们有一款针对亚马逊知产筛查与侵权检测的 RAG 工具已经跑通上线。随着业务量级提升，现有的后端架构需要进行深度的代码重构与性能优化。
💡 我们在做什么？（你的技术将如何落地）
非套壳产品： 你的核心战场是知识产权（ IP ）风控系统。
复杂场景： 对接复杂的电商平台 API ，处理服务商数据流，并基于 LLM 构建一套硬核的 RAG 召回系统。
核心挑战： 对海量的亚马逊外观、版权、商标及法律条文进行切片、向量化和多路召回，支撑精准的风险判定。
🛠 岗位日常与技术栈
后端开发： 熟练掌握 Python ，写得一手漂亮的异步代码（ asyncio ），核心框架使用 FastAPI 。
RAG 架构优化： 深入理解 RAG 核心原理。不限框架工具，但必须对文档分块策略、向量数据库调优、多路召回及 Rerank 逻辑有深刻见解。我们需要你具备脱离黑盒框架进行生产级优化的能力。
工程化落地： 配合产品实现 Prompt 工程化封装，优化模型响应流程，并利用 Docker 负责系统的稳定部署。
🎯 要求与适配
经验：3-5 年 Python 后端工作经验，有过复杂系统重构经验者优先。
学历： 统招本科起，特别优秀的大专学历亦可（需有硬核 RAG 落地或重构案例证明）。
避雷： 本岗位侧重后端工程与 RAG 架构。如果你主要偏向纯数仓/ETL 、纯算法调优或非研发岗位（如产品/测试），可能与现阶段需求不符。
💰 待遇与投递
薪资：16K - 22K 。
地点： 深圳（五和地铁站）。
投递邮箱：emhhbmdwZW5nQGJlZWludGVsLmNvbQ==
邮件备注： 社区渠道 + 姓名 + Python 后端。