LLM 应用工程师  25K-40K

岗位职责：

1. 多模态内容检索（RAG）系统 将公司海量图文、视频内容向量化（Embedding），结合多模态打标（Qwen-VL / CLIP 对封面、关键帧、标题标签打标），构建可语义搜索的内容检索库。设计并落地内容抽取管道（对接多套站点 / CMS 的内容目录），优化检索策略（混合检索、Rerank、去重），让 AI 在对话中”读懂空气”，精准、自然地推送相关媒体资源。

2. 海量数据管道与打标 负责存量内容的批量打标与增量更新流程：规范标签体系、清洗低质与违规内容、控制打标算力成本（批处理、模型选型、缓存）。保证检索库的覆盖率、准确率与时效性。

3. 图像生成（生图）能力 基于开源模型（Z-Image、Stable Diffusion / SDXL 等）搭建生图服务（ComfyUI / Diffusers），训练并管理风格 LoRA、实现主体一致性（同一角色多场景”还是她”）、按需出图与换装。优化出图质量、速度与单张成本。

4. 向量数据库与检索工程 负责向量数据库（Milvus / Qdrant 等）的搭建、调优与运维，解决海量数据下的检索性能、召回与排序问题，控制存储与查询成本。

5. 内容理解微调  基于自有内容与标签语料，使用 LoRA 等做内容理解 / 多模态方向的微调，提升打标与检索质量；研究 abliteration 等实践。

6. 接口对接与协作 使用 Python（FastAPI / Flask）将检索、打标、生图等能力封装为稳定接口，接入统一模型网关，与 AI 应用工程师、后端、前端协同迭代。

任职要求：

2 年以上 AI 应用 / 数据 / 算法工程经验，精通 Python，熟悉 Linux / GPU 环境。

RAG 与向量检索实战：熟练至少一种向量数据库（Milvus / Qdrant / Chroma），有真实海量数据的 RAG 调优经验，了解 Embedding 选型、混合检索、Rerank，知道如何解决”检索不准 / 召回低 / 幻觉”。

多模态打标：用过 Qwen-VL / CLIP 或同类模型做图像 / 视频内容理解与打标，能设计标签体系与批量处理管道。

图像生成实战：有 Stable Diffusion / SDXL / ComfyUI 的实际使用经验，理解采样、LoRA 训练、主体一致性、出图调参与成本控制。

开源部署能力：熟悉 HuggingFace 生态，能在 GPU 上独立部署开源模型（不依赖官方 API）。

成本意识：对算力成本敏感，懂得用工程手段（批处理、量化、缓存、模型选型）压低打标与出图成本。

加分项：

掌握 LoRA 轻量级微调（SFT）的原理与流程；有 abliteration / 去拒绝实践经验。

有大规模内容平台（视频 / 图库 / 电商）的内容理解、推荐或搜索经验。

用过开源 TTS（VITS / CosyVoice 等）或视频生成模型。

懂二次元、懂网文，或对海外泛娱乐 / 亚文化（NSFW）互动娱乐有理解力和包容度。

AI 工作流工程师  30k-40k

1、业务系统全栈交付：独立完成 B 端/C 端 Web 应用、管理后台、数据平台的前端（React/Next.js/Vue）与后端（Node.js/Python/Java/Go）开发，涵盖数据库设计、API 开发、性能优化、容器化部署及线上运维。

2、AI 工具原生开发：将 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、v0 等 AI 编程工具作为日常开发基础设施，利用 AI 辅助进行代码生成、架构设计、单元测试、Code Review 与文档编写，确保开发效率与代码质量的双重提升。

3、AI 工作流设计与实现：针对业务场景设计多步骤 AI 工作流，包括但不限于：RAG 检索增强系统（文档解析 → Embedding → 向量检索 → 生成）、Agent 任务编排（工具调用 / 多轮决策 / 人机协同）、智能内容生成与数据自动化处理流水线。

4、大模型集成与 Prompt 工程：对接 OpenAI / Claude / 通义千问 / DeepSeek 等主流大模型 API，实现流式输出（SSE）、函数调用（Function Calling）、结构化数据提取；编写高质量业务级 Prompt，确保输出稳定性与边界安全。

5、数据与基础设施架构：负责 PostgreSQL / MySQL、Redis、消息队列的架构设计与优化；集成向量数据库（pgvector / Pinecone / Qdrant）支撑 AI 检索能力；使用 Docker、CI/CD 完成自动化测试与持续交付。

6、工作流可观测与优化：建立 AI 工作流的评估与监控体系（输出准确率、Token 成本、响应延迟、异常降级），实施安全护栏（Guardrails）与人工审核（HITL）机制，确保 AI 功能在生产环境的可靠性

技能要求：
1、全栈开发能力：5年以上全栈开发经验，精通至少一门前端框架（React / Next.js / Vue）和一门后端语言（Node.js / Python / Java / Go），能独立完成从数据库设计到前端交互的完整功能闭环。

2、AI 工具熟练度：日常使用 Cursor / Claude Code / GitHub Copilot 等 AI 编程工具，熟悉 AI 辅助编程的最佳实践（上下文管理、代码审查、Prompt 驱动重构），能将 AI 生成代码快速转化为符合团队规范的生产代码。

3、AI 工作流经验：具备实际项目中的 AI 工作流落地经验，理解 RAG 架构、Agent 编排逻辑、多步骤 LLM 流水线设计；有 LLM API 集成、流式传输、结构化输出等实战经验。

4、Prompt 工程：具备扎实的 Prompt Engineering 能力，能针对业务场景设计稳定、可复用的提示模板，处理边界情况与对抗性输入，确保 AI 输出符合业务预期。

5、工程素养：扎实的代码规范、Git 工作流、单元测试、API 设计能力；熟悉 SQL 优化与索引设计；了解 Docker 容器化与 CI/CD 流程；具备基础的安全防护意识（XSS / SQL 注入 / 权限控制）。

【加分项】
熟悉 Dify、LangChain、LlamaIndex、LangGraph 等 AI 应用开发框架，能快速搭建复杂 AI 工作流
具备向量数据库（pgvector / Pinecone / Qdrant / Weaviate）的集成与检索优化经验
有本地模型部署（Ollama / vLLM）或模型微调（LoRA / QLoRA）的实践经验
了解 MCP（Model Context Protocol）或 A2A（Agent-to-Agent）协议，具备跨系统 AI 集成能力
熟悉 n8n、Make、Airflow 等自动化编排平台，能将低代码工作流与代码级系统集成
具备 AI 工作流评估框架搭建经验（Golden Set、回归测试、质量漂移监控）

还有AI 应用工程师，AI 开发工程师等需求可以投递

SEO运营专员（AI工具赋能方向）18k-35k

【岗位职责】

1. 负责 App、品牌自建站及自媒体矩阵的海外自然搜索流量增长，围绕 Google、Bing 等主流搜索引擎制定并执行 SEO 优化策略，提升核心关键词排名、页面收录量及自然流量转化效果。

2. 负责站内 SEO 优化工作，包括 TDK 布局、页面结构优化、关键词部署、内容更新、内链建设、结构化数据优化、爬虫抓取异常排查、收录与排名监控等，保障网站具备良好的搜索引擎友好度。

3. 借助 AI 工具提升 SEO 内容生产效率，完成多语种关键词挖掘、长尾词库搭建、内容选题规划、文案初稿生成、多语言内容改写、内容质检与基础纠错等工作，并结合人工二次精修，确保内容符合海外用户搜索意图、原创性要求和本地化表达习惯。

4. 负责海外站外 SEO 建设，包括优质外链资源拓展、软文发布、友链合作、品牌相关内容铺设等，持续提升网站权重、品牌曝光度及海外搜索端正向声量。

5. 每日监控网站流量、关键词排名、收录量、点击率、跳出率、停留时长等核心数据，熟练使用 SEO 工具进行数据分析、问题归因和效果复盘，定期输出 SEO 优化报告及可落地的迭代方案。
还有seo专员，seo运营

6. 持续关注 Google 等搜索引擎算法更新及海外 SEO 趋势，结合数据变化及时调整优化策略，降低因算法波动导致的降权、收录下降、排名异常等风险。

7. 与品牌运营、内容、技术/前端团队协作，推动页面内容、站点结构、加载性能、索引体验及品牌搜索口碑的持续优化。

【任职要求】

1. 大专及以上学历，3年以上 SEO 运营实战经验，有海外站点、英文站、多语言站、内容站、品牌站或 App 推广相关 SEO 经验优先。

2. 熟悉 Google、Bing 等海外主流搜索引擎的排名机制，掌握白帽 SEO 方法论，能够独立完成关键词策略、站内优化、内容规划、外链建设、数据分析及效果复盘。

3. 熟练使用 Google Search Console、Google Analytics、Ahrefs、SEMrush、SimilarWeb 等常用 SEO 工具，能够独立诊断网站收录、排名、流量及页面质量问题。

4. 具备较强的 AI 工具应用能力，能使用 ChatGPT、Claude、Gemini 或其他 AI 工具辅助完成关键词拓展、内容生产、多语言改写、数据整理和文案优化；同时具备内容判断力，能够识别 AI 内容同质化、低质化、语义不自然等问题，并进行人工校准。

5. 具备良好的文案能力和海外用户搜索意图分析能力，能够根据目标市场用户习惯优化标题、摘要、页面结构和内容表达，提升自然点击率和页面停留表现。

6. 具备较强的数据敏感度和执行力，能从排名、流量、收录、点击、转化等数据中发现问题，并持续推动优化闭环。

7. 工作细致，结果导向，具备良好的跨团队沟通能力，能够与内容、品牌、技术团队协同推进 SEO 项目落地。

【加分项】

1. 有海外多语种站点 SEO 操盘经验，熟悉英文、小语种内容优化优先。

2. 有 App SEO、ASO、品牌词优化、舆情搜索优化经验优先。

3. 了解 SSR、站点性能、结构化数据、sitemap、robots、canonical 等技术 SEO 基础优先。

4. 有通过 AI 工具搭建 SEO 工作流、关键词库、内容生产流程或数据看板经验优先。

筛选重点

1. 是否有真实海外 SEO 项目经验，而不是只做过国内平台内容运营。

2. 是否能独立说明关键词策略、内容策略、站内优化、外链建设和数据复盘方法。

3. 是否熟悉 Google Search Console、GA、Ahrefs、SEMrush 等工具，并能结合数据定位问题。

4. 是否真正会使用 AI 提升 SEO 效率，而不是只会用 AI 生成文章。

5. 是否坚持白帽 SEO，避免黑帽外链、关键词堆砌、批量低质伪原创等高风险操作。

还有seo专员，谷歌seo等需求

后端工程师

岗位职责

负责视频类后端核心模块的系统设计、技术方案评审与落地，包括内容发布、内容分发、播放服务、互动系统、账号体系、运营后台与监控体系。 

基于微服务/模块化架构主导服务拆分与演进，优化接口链路、数据库访问与异步任务机制。 

设计并保障视频全链路稳定运行：上传 → 转码 → 存储 → 分发 → 播放统计的可用性与可观测性。 

建设高并发能力：限流、熔断、降级、幂等、重试、异步化、队列化等高可用与韧性能力。 

推动监控体系建设，建立关键指标体系（播放成功率、首帧耗时、转码成功率、接口 P99、错误率、任务积压、核心链路超时率）并持续迭代。 

负责数据库与缓存治理：索引优化、冷热数据策略、分片/分库分表评估、SQL 调优与存储成本控制。 

组织并推动接口文档、联调、Code Review、发布评审与回归，保障交付质量和线上稳定。 

与客户端、算法、前端、测试、运维协作，制定版本计划、排期和风险清单，推动问题闭环。 

指导初中级工程师，沉淀架构方案、开发规范与故障处置文档，提升团队交付效率。

任职要求

本科及以上学历，计算机相关专业优先。 

5 年以上后端开发经验，3 年以上大流量互联网服务经验，具备从零到一或一到多迭代落地能力。 

精通至少一种后端语言（Node.js、PHP、Go至少熟练掌握 1 门，熟悉其中 2 门更佳），并有线上高并发服务开发与问题排障经历。 

熟悉服务架构与接口设计（RESTful / RPC）、鉴权与权限体系、消息队列、缓存、数据库建模与优化。 

有能力独立定位并优化性能瓶颈（数据库、缓存、I/O、事件循环/协程、连接池、慢查询、死锁等）。 

熟悉日志、监控、告警、链路追踪工具，具备线上故障应急处理和复盘能力。 

对业务有产品化思维，能够把业务目标拆解为可执行的技术方案和里程碑。 

良好的沟通与协作能力，能在跨部门环境中推动复杂需求落地。

技术栈要求（必须）

编程语言：Node.js、PHP、Go（至少熟练掌握 1 门，熟悉其中 2 门更佳） 

框架/运行时：  Node.js：NestJS / Koa / Express（至少一项） 

PHP：Laravel / ThinkPHP / Symfony（至少一项） 

Go：Gin / Kratos / Go-zero（至少一项）

数据存储：  MySQL（主库/从库） 

Redis（缓存、限流、队列） 

可选：MongoDB / ClickHouse / Elasticsearch（按业务场景）

消息与异步：Kafka / RocketMQ / RabbitMQ / SQS（至少一种） 

对象存储与分发：OSS / COS / S3 + CDN 

视频链路能力：FFmpeg、HLS/DASH、转码任务编排、文件状态流转、播放埋点 

容器与部署：Docker + Kubernetes（或云原生托管）+ CI/CD（GitLab CI / Jenkins） 

监控与可观测：Prometheus + Grafana + ELK（或等效）+ 分布式追踪（Jaeger / SkyWalking） 

版本管理与协作：Git、CI/CD、项目管理工具（Jira/TAPD/禅道等）

加分项

有短视频、UGC/PGC 或直播/点播平台后端经验。 

有上传转码、播放链路、内容推荐或弹性扩容实战。 

有反作弊、内容安全、版权风控或风控模型接入经验。 

有大规模数据治理与性能容量规划经验（QPS、并发连接、秒级故障恢复）。 

有团队技术规划、架构评审、技术债治理经验。

AI内容工程师（AI视频生产）

一、岗位职责：

1. AI剧情真人剧全流程制作：基于剧本完成分镜拆解、角色形象生成、多镜头剧情视频生成与后期剪辑，产出具备完整故事线和人物表演的AI真人短剧。

2. AI影视全流程制作：完成影视角色与场景生成、静态画面动态化处理、镜头运动与配音配乐整合，产出高质量动态漫剧视频。

3. 角色一致性与风格统一控制：通过LoRA、IPAdapter、ControlNet、FaceSwap等技术，确保同一角色在多集、多场景中的面部、服饰、姿态保持一致，并维护漫剧视觉风格统一。

4. AI生产工作流搭建与效率优化：基于ComfyUI、扣子、Dify等工具构建标准化AI视频生产流水线，建立可复用的角色库、场景库与提示词体系，支撑剧情剧与漫剧的量产。

5. 质量把控与新技术验证：对生成内容进行叙事节奏、画面质量的审核与修复，持续测试最新AI视频模型，优化效果与效率。

二、任职要求：

1. 1年以上AI视频实战经验

2. 深度掌握核心AI工具链：图像生成，视频生成工作流搭建（ComfyUI）及基础后期剪辑

3. 能独立完成从剧本到分镜的转化，理解景别、运镜、正反打等镜头语言，并通过提示词精准控制角色表演、情绪张力与镜头节奏。

4.快速上手新AI视频模型，主动优化生产流程以支撑剧集化量产，并对生成瑕疵进行人工修复与质量把关。

岗位职责
负责对主流开源安全项目进行二次开发、功能定制、性能优化与策略迭代。
根据业务需求，编写自动化脚本或平台，将安全审计、漏洞扫描能力集成到 CI/CD 流程中。
跟踪国内外最新安全漏洞及黑客攻击手法，并将其转化为安全产品的防御或检测规则。

任职要求
计算机或网络安全相关专业，拥有 5 年以上安全开发或代码审计经验；
精通至少一门开发语言，如 PHP、Go 或 Python；
熟悉主流代码审计工具及流程，利用方式及防御方案，能将防御逻辑转化为代码；
深度 AI 工具使用者。

加分项
各大 SRC 活跃白帽子、拥有 CVE 编号，或在 GitHub 上有独立安全开源项目者。