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Summary
We are seeking a highly skilled AI Software Engineer specializing in API automation to design, develop, and maintain the infrastructure required to collect, process, and manage large-scale data for AI applications. This role focuses on developing API integrations for automating data pipelines and ensuring scalable access to AI-ready datasets.
You will collaborate closely with data engineers, data scientists, and DevOps teams to build these APIs that fuel AI / Machine Learning (ML) models. The ideal candidate has strong software development, API design, and data pipeline automation skills, along with a deep understanding of AI-driven data needs.
Essential Duties and Responsibilities
Qualifications
职位概述
我们正在寻找一位资深 AI 软件工程师,专注于 API 自动化,负责设计、开发和维护支持大规模 AI 应用数据采集、处理与管理的基础设施。该职位重点在于构建 API 集成,推动数据管道自动化,并确保对 AI 数据集的高效、可扩展访问。
在此岗位中,您将与数据工程师、数据科学家以及 DevOps 团队紧密合作,共同打造为 AI/机器学习(ML)模型提供数据支持的 API。理想的候选人需具备扎实的软件开发、API 设计和数据管道自动化能力,并深入理解 AI 对数据的需求。
主要职责
• 设计并管理基于 API 的数据采集管道,从第三方来源收集结构化与非结构化数据。
• 与外部 API(如 REST、GraphQL、gRPC)及内部数据服务对接,实现数据自动获取。
• 开发定制 API,确保 AI 团队能够无缝访问经过精心整理的数据集。
• 利用 Kafka、WebSockets 或 RabbitMQ 构建实时数据流解决方案。
• 运用云原生工具(如 AWS Lambda、Google Cloud Functions)开发事件驱动的数据采集架构。
• 使用 SQL/NoSQL 数据库(如 PostgreSQL、MongoDB、Elasticsearch)实现高效的数据存储与检索。
• 构建 CI/CD 流水线,实现数据管道的自动部署与监控。
• 优化 API 性能,确保数据采集管道具备高容错性、可扩展性和安全性。
• 实施安全的身份验证和授权机制(如 OAuth、JWT),保障 API 数据访问的安全。
• 持续监控、故障排查并优化数据采集流程,提高整体运行效率。
• 与数据专家、DevOps 和云工程师协作,确保 API 开发与数据管道及数据需求相匹配。
任职要求
• 具备计算机科学、软件工程、AI 或相关专业的学士或硕士学位。
• 至少 3 年软件开发、数据基础设施或 API 工程领域的工作经验。
• 在构建面向 AI 应用的可扩展数据采集及自动化管道方面有成功案例。
• 熟悉 MLOps 及 AI 模型数据预处理流程。
• 精通 Python、Java 或 Go 等编程语言。
• 拥有 API 开发经验(如 FastAPI、Flask、Express.js、GraphQL、gRPC)及数据管道工具使用经验(如 Apache Airflow、Prefect、Luigi、Dagster)。
• 熟练掌握 SQL/NoSQL 数据库及向量数据库的应用。
• 精通 AWS、GCP、Azure 等云平台和 Docker、Kubernetes 等容器化技术。
• 熟悉事件驱动架构及实时数据流技术(如 Kafka、WebSockets、RabbitMQ)。
• 能适应快节奏、不断变化的 AI 驱动型工作环境。
• 具备卓越的问题解决能力,能够应对复杂的数据集成挑战。
• 拥有出色的团队协作与沟通技巧,适应跨职能 AI 团队的协同工作。
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