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职位职责:
1.与AI产品经理紧密协作,深入理解商业需求和产品愿景,将PM设计的AI落地方案转化为可生产级的技术架构和实施路径。
负责端到端AI解决方案设计:包括技术选型(GenAI/LLM vs 传统ML/算法 vs 混合架构)、架构设计、PoC验证、MLOps落地、成本优化与风险控制。
2.准确评估AI能力边界:明确什么时候适合使用大模型(RAG、Agent、Fine-tuning等)、什么时候需要传统算法/规则引擎/优化模型,确保方案兼顾准确率、可解释性、延迟、合规与成本。
3.设计可扩展、高可用、安全合规的AI系统架构(含向量数据库、知识图谱、微服务集成、监控告警等),并产出清晰的技术文档、架构图和trade-off分析报告。
4.主导AI项目的落地执行:从原型验证到生产环境部署,指导或带领工程师团队实现方案。
5.持续跟踪AI技术前沿(LLM、Agentic AI、多模态、推理优化等),为公司AI战略提供技术建议和路线图。
6.确保所有AI方案符合行业合规要求,并考虑成本控制与可维护性。
解决大模型在落地中的幻觉、响应速度、Token 成本、长文本处理及复杂任务编排(Agentic Workflow)等实战难题。
7.建立 AI 评估体系(Eval),将不确定的模型输出转化为确定的软件服务,制定 AI 产品的研发与上线标准。


任职要求:
1.本科及以上学历,计算机、人工智能、机器学习等相关专业优先;
2. 5年以上AI/ML相关经验,其中至少3年担任AI架构师、解决方案架构师或类似技术角色;
3.有成功将AI产品从概念落地到生产的企业级AI应用、智能体系统、知识库系统、复杂工作流系统落地经验;
3. 精通GenAI技术栈:LLM应用开发(LangChain/LlamaIndex/Haystack等)、RAG系统、Agent框架、向量数据库(Pinecone/Weaviate/Chroma等)、模型部署与优化(vLLM、TensorRT、ONNX等);
4. 深度理解 Transformer 架构及主流模型(GPT、Claude、DeepSeek、Llama)的优劣;
5. 熟悉传统机器学习/深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)、MLOps工具(MLflow、Kubeflow、Docker/K8s、CI/CD),以及与现有后端系统的集成经验;
6. 具备商业思维,能从成本(CPO)和投入产出比的角度思考技术选型;
7. 极度拥抱变化,能对前沿论文进行快速复现并判断其工程价值;
8. 能独立决策技术路径,同时具备团队协作和问题解决能力;
2026-05-22 14:47
IP属地:广东

职位福利

本科5-10年
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