Ai后端工程师

✅[适合人群]

📅1对1指导周期

🙋[AI人才助力]

📜[指导收费]

✅1、把模型推理包装成稳定的服务：并发、超时、重试、熔断
✅2、算清推理成本曲线：吞吐 / 延迟 / 单 token 成本，并据此扩容
✅3、做流式响应（SSE / WebSocket）并与前端联调
✅4、设计 AI 服务的多租户与配额：限流、计费、隔离
✅5、把向量检索接进业务库：pgvector 的索引、过滤与性能调优
✅6、做异步任务与队列：长任务、重试、幂等、死信处理
✅7、给模型输出做服务端校验，不让脏数据落库
✅8、做灰度发布与回滚，模型版本与提示版本一起管
✅9、搭可观测：trace、指标、日志、成本看板
✅10、项目生产部署：服务器原生部署、Docker 部署

1、Codex

2、Claude

3、Python

4、FastAPI

1、以后端视角做 AI：讲的是稳定性、并发与成本，不是提示词技巧

2、「会算账」是这门课的主线：吞吐/延迟/成本三张曲线怎么画、怎么用来扩容

3、覆盖 SSE 流式、pgvector 检索、异步队列三个工程高频点

4、配套压测与容量规划方法，把服务做到能扛真实流量