项目背景
】我们需要开发一套企业级音频数据处理流水线 (Pipeline)，用于大规模非结构化数据的清洗与分析。 本项目不涉及前端开发（使用 NocoDB）和 App 开发，工作重心全在 Docker 容器内的后端逻辑。
核心挑战】在面对日均 10w+ 级长音频数据洪峰时，设计一套高吞吐、低延迟的流式处理架构。重点考察系统的水平扩展能力与故障自愈能力，确保 7x24 小时稳定运行。
【硬性技术要求
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Python (FastAPI): 精通异步编程 (Async/Await)，代码规范严谨。
Temporal.io:[核心门槛] 必须有 Temporal 或 Cadence 分布式任务编排的实际落地经验。我们需要利用它实现指数重试、令牌桶限流 (Rate Limiting) 和死信队列。
LLM 多模态集成:熟悉 OpenAI/Google Gemini API，有处理 Audio Streaming (音频流上传) 的经验，具备处理大文件的最佳实践能力。
**DevOps:能编写生产级的 docker-compose.yml，一键部署 Postgres, PgBouncer, Temporal, NocoDB 等全套服务。
【工作内容
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接入层：接收对象存储（OSS）的 Webhook 回调，极速响应。
调度层：配置 Temporal Workflow，精准控制并发节奏。
执行层：编写 Worker，建立 OSS -> Memory Buffer -> Gemini 的流式管道。
可视化：部署 NocoDB 并自动对接数据库，实现数据展示。
【合作与交付方式】
代码管理：*需使用我方提供的 Git 私有仓库。要求每日提交 (Daily Commit) 代码，杜绝“憋大招”式开发。
交付标准：交付以在我方 AWS 测试服务器上运行成功为准。只在本地跑通不算交付。
预算： 开放报价 (Open Budget)。我们清楚技术难度，尊重技术价值，只找熟手，拒绝廉价练手。
年龄限制多少？
