岗位描述
岗位职责
1. 负责公司核心业务场景(如智能客服、工作流自动化、企业知识管理、研发辅助等)的端到端AI应用架构设计,输出架构决策记录(ADR)、系统蓝图及关键技术选型说明;
2. 制定并维护公司级LLM应用技术栈标准,涵盖推理框架、RAG中间件、Agent编排框架、向量/关系数据库、模型网关、缓存与降级策略等;
3. 对现有AI系统进行架构审计与重构,识别可扩展性、可观测性、安全合规及成本效率瓶颈,提出改造方案;
4. 跟踪大模型、Agent框架、RAG技术及AI基础设施的前沿动态,输出技术雷达报告与落地建议;
5. 主导公司内部AI技术中台(如统一模型接入网关、Prompt管理平台、评测系统)的架构设计与演进规划;
6. 建立AI应用质量与评估体系,包括模型效果基准、在线/离线评测方法论及安全护栏策略;
7. 推动模型推理优化(量化、蒸馏、投机解码等),设计成本监控与调度策略,降低总体拥有成本(TCO)。
任职要求
1. 7年以上软件开发经验,其中3年以上专注于AI/LLM应用方向,2年以上技术架构设计或Tech Lead经验;
2. 计算机、人工智能或相关专业本科及以上学历(技能突出者可放宽);
3. 英语水平CTE4及以上,能流畅阅读英文学术论文及技术文档;
4. 精通Transformer架构原理、主流开源模型体系及生产级模型部署实践;
5. 具备生产级RAG系统架构设计能力,熟悉多级检索管道、分块策略及向量数据库优化;
6. 掌握LLM应用架构模式、可观测性栈及高可用容灾设计;
7. 熟悉Docker/Kubernetes服务编排、GPU基础设施管理及AI组件CI/CD流程。