深圳·龙岗区
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岗位职责
1. AI基座架构：规划AI基础技术架构体系，覆盖知识库系统、智能体平台、大模型训练与推理平台、模型服务中间件及算力资源调度系统，保障各子系统高效联动与集成。
2. 数据架构设计：主导AI相关平台的数据架构建设，统筹时序数据库、向量数据库与数据湖的选型、部署与长期演进策略。
3. 核心技术模块架构：
- 知识库架构：构建支持实时增量更新与上下文感知的知识存储与检索机制。
- 智能体平台架构：设计多智能体协作框架，实现任务流程编排、自主决策能力与跨系统交互支持。
- 训推平台架构：制定融合数据并行、流水线并行与模型并行的混合训练方案，提升分布式训练效率，支撑超大规模模型微调。
- 算力调度架构：研发GPU资源共享池化算法与异构计算资源调度引擎，提升整体算力使用效率。
4. 工程化与性能优化：建立AI工程实施规范，涵盖模型版本控制、运行监控、异常预警与A/B测试机制，打造从数据标注到模型上线的端到端MLOps体系。主导模型服务架构设计，集成TorchServe/vLLM等工具，支持模型热加载、自动扩缩容与渐进式发布，确保服务稳定性。
5. 跨团队技术协同：为算法、研发与产品团队提供架构指导，攻克分布式训练容错、模型量化适配等关键技术瓶颈。推进AI底座在具体业务场景中的落地应用，输出技术方案文档与项目投标所需技术材料。
6. 关注人工智能领域最新进展，制定平台中长期技术发展路径。
任职要求
1. 专业背景：计算机、人工智能、高性能计算等相关方向硕士及以上学位，具备5年以上相关工作经验，分布式系统或并行计算方向表现突出者优先。
2. 技术能力：熟练掌握PyTorch/TensorFlow的分布式训练机制，精通DeepSpeed等加速框架，了解混合并行训练方法及模型压缩技术（如量化、蒸馏）。
3. 云原生与算力管理：深入理解Kubernetes容器化调度原理与资源分配算法，具有实际集群运维与优化经验。
4. 熟悉主流智能体开发平台如Dify、RAGFlow、LlamaIndex，掌握RAG技术生态与Agent间通信协议。
5. 具备系统级架构设计能力，拥有中大型AI平台整体架构实践经验。
1. AI基座架构：规划AI基础技术架构体系，覆盖知识库系统、智能体平台、大模型训练与推理平台、模型服务中间件及算力资源调度系统，保障各子系统高效联动与集成。
2. 数据架构设计：主导AI相关平台的数据架构建设，统筹时序数据库、向量数据库与数据湖的选型、部署与长期演进策略。
3. 核心技术模块架构：
- 知识库架构：构建支持实时增量更新与上下文感知的知识存储与检索机制。
- 智能体平台架构：设计多智能体协作框架，实现任务流程编排、自主决策能力与跨系统交互支持。
- 训推平台架构：制定融合数据并行、流水线并行与模型并行的混合训练方案，提升分布式训练效率，支撑超大规模模型微调。
- 算力调度架构：研发GPU资源共享池化算法与异构计算资源调度引擎，提升整体算力使用效率。
4. 工程化与性能优化：建立AI工程实施规范，涵盖模型版本控制、运行监控、异常预警与A/B测试机制，打造从数据标注到模型上线的端到端MLOps体系。主导模型服务架构设计，集成TorchServe/vLLM等工具，支持模型热加载、自动扩缩容与渐进式发布，确保服务稳定性。
5. 跨团队技术协同：为算法、研发与产品团队提供架构指导，攻克分布式训练容错、模型量化适配等关键技术瓶颈。推进AI底座在具体业务场景中的落地应用，输出技术方案文档与项目投标所需技术材料。
6. 关注人工智能领域最新进展，制定平台中长期技术发展路径。
任职要求
1. 专业背景：计算机、人工智能、高性能计算等相关方向硕士及以上学位，具备5年以上相关工作经验，分布式系统或并行计算方向表现突出者优先。
2. 技术能力：熟练掌握PyTorch/TensorFlow的分布式训练机制，精通DeepSpeed等加速框架，了解混合并行训练方法及模型压缩技术（如量化、蒸馏）。
3. 云原生与算力管理：深入理解Kubernetes容器化调度原理与资源分配算法，具有实际集群运维与优化经验。
4. 熟悉主流智能体开发平台如Dify、RAGFlow、LlamaIndex，掌握RAG技术生态与Agent间通信协议。
5. 具备系统级架构设计能力，拥有中大型AI平台整体架构实践经验。
2026-03-10 11:19
IP属地：广东深圳
职位福利
硕士5-10年Java嵌入式技术PhoneGapCocoaJQuery大数据架构
深圳邦芒人力资源有限公司
工作地址
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