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资深AI架构师

35000-50000
广东-广州 | 5年以上经验 | 本科学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 【我们是谁 & 我们在做什么】 我们正在打造一套支撑政企智能化转型的企业级 AI OS 。 我们的核心理念是彻底解耦系统的 大脑(规划调度) 与 四肢(工具执行) ,通过底层元数据建模,让 AI 智能体能在复杂的行业场景中精准穿梭。 我们目前面临的技术挑战,不是写几个 API 对接大模型,而是如何用极其严谨的传统软件工程底座,去驯服、编排和治理不可控的 AI 智能体。 这不仅仅是一个后端架构岗,这是一张通往 下一代 AI 平台架构师 的单程票。 【你的核心挑战】 1.领域建模与本体重构: 面对复杂的政务/企业场景,用领域驱动设计(DDD)的思维进行深度抽象。你不需要入职***天就精通图数据库,但你需要具备将真实世界映射为 实体与关系 的强大建模底子。 2.构建极度解耦的内核底座: 主导 AI OS 的内核级物理架构设计。确保 大模型的动态决策 与 底层微服务的刚性执行 之间,有一道安全、可靠、标准化的协议护城河(我们将探索落地最新的 MCP 通信协议)。 3.企业级防线建设: 大模型不是万能的,你需要用坚实的工程手段为它 兜底 。负责搭建多租户隔离、细粒度权限控制(RBAC)、接口幂等、异常重试与安全审计回放等高可用防线。 4.技术栈的跨界突围: 带领后端(Java)与算法(Python)团队,打破语言壁垒。结合最新的 AI 范式(Agent、GraphRAG),完成平台从 0 到 1 的核心链路贯通。 【我们需要怎样的你】
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 互联网服务
  • 民营企业
  • 10-50人
  • 500万
【岗位职责】 1.负责公司核心业务场景(如政务数据、企业服务等)的AI智能体架构设计与研发,构建包括多轮对话管理、任务拆解、工具调用(Tool Use)、Agent编排(Multi-Agent)等核心能力,并持续优化智能体效果与稳定性。 2.参与智能体产品整体方案设计与技术规划,将复杂业务需求抽象为可落地的AI能力模块(如对话管理、工具链编排、角色/Agent设计等),推动能力平台化与组件化沉淀。 3.设计并构建企业级知识库与RAG系统,负责检索召回、重排策略、上下文构建等关键链路优化,提升问答准确率与覆盖率,并建立效果评估与持续优化机制。 4.主导本体论与知识图谱体系建设,设计行业语义模型与知识图谱架构,实现多源异构数据的语义建模、融合与推理,支撑智能问数、智能分析与决策支持等应用场景。 5.负责AI系统在生产环境的工程化落地,包括接口设计、权限控制、异常处理、性能优化等,保障系统的稳定性、可观测性与可维护性。 6.协同产品、数据、后端及运维团队推进项目实施,跟踪系统运行情况,定位并解决多轮对话断层、工具冲突、模型效果波动等关键问题。 7.持续关注大模型、AI智能体及知识增强(GraphRAG等)前沿技术发展,将成熟方案引入现有系统并沉淀为可复用的技术组件或平台能力。 【任职要求】 1.本科及以上学历,计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业,具备3年以上后端开发或AI系统研发经验,有完整项目落地经验(非仅算法或实验室项目)。 2.具备AI智能体(Agent)系统设计与开发经验,熟悉多轮对话管理、任务拆解、工具调用、Prompt设计等关键技术,能够解决意图漂移、对话断层、上下文管理等实际问题。 3.熟悉RAG(检索增强生成)技术体系,有embedding模型选型、Chunk切分策略、检索召回优化、重排(Rerank)等实际优化经验,能够有效降低大模型幻觉问题。 4.具备本体建模或知识图谱相关经验,能够进行领域语义建模、实体关系设计与数据标准化,有Graph LLM(如GraphRAG)实践经验者优先。 5.熟悉常见数据存储与检索技术,如MySQL / PostgreSQL / Elasticsearch / 向量数据库(Milvus / PGVector等),具备一定的系统性能优化与并发处理能力。 6.熟悉至少一种主流大模型或智能体开发框架(如LangChain、LangGraph、LlamaIndex、Dify、FastGPT等),并具备实际项目应用或二次开发经验。 7.具备良好的技术理解与抽象能力,能够将复杂业务问题转化为技术解决方案,具备良好的沟通能力与团队协作意识。 【加分项】 1.具备智能问数(NL2SQL / NL2Semantic)或数据分析类AI应用开发经验。 2.有GraphRAG、知识增强搜索或知识驱动决策系统的实际项目经验。 3.参与过开源项目或有技术博客输出,对AI技术有持续研究与沉淀。 4.具备良好的英文技术文档阅读能力,能够跟踪前沿论文及技术社区动态。
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