AI架构师

职位描述

【职位概述】

在道旅全面向AI战略迈进的进程中，我们正面临整个ToB行业共同的终极挑战：如何将大模型（LLM）“高度灵活且具不确定性”的输出，收敛并转化为ToB业务场景中“极高确定性”的工程化交付？我们正在寻找一位AI Native的“布道者”。你将负责理清大模型能力与传统工程能力的边界，构建高效的内部大模型工程化工作流与工具链，带领公司跨越AI实际落地的深水区。

【核心职责】

1. 定义AI工程边界： 深度洞察大模型能力演进，清晰界定“哪些交由模型解决，哪些必须通过工程化手段优化”，构建端到端的AI应用落地技术架构。

2. Multi-Agent 系统重构： 设计并主导多智能体（Multi-Agent）协同工作流及通信协议（如MCP等）。解决Agent之间的功能重叠、跨界干扰与通信难题，建立复杂系统下的Agent协作标准。

3. 基础设施与工具链建设： 从0到1搭建标准化的大模型应用开发组件库、工作流平台及工程文档，降低内部接入AI能力的门槛，实现AI工具链的模块化与平台化。

4. 攻坚确定性交付： 针对ToB严苛的业务场景，建立大模型输出的质量控制与校验机制，确保自然语言需求能够被精准解析并转化为确定性的业务代码或执行动作。

5. 前沿技术落地： 持续追踪全球最前沿的AI框架与大模型技术，将其转化为公司业务发展的技术生产力。

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。拥有扎实的计算机底层基础，对复杂系统工程有深入理解。

2. 拥有深刻的AI认知，熟悉大模型底层的基本逻辑，对全球前沿的AI应用（如Anthropic的产品化思路等）有深度拆解和实战认知。

3. 具备强大的复杂系统抽象能力，不仅能画出系统的整体结构图，还能清晰规划内部各组件、智能体之间的交互逻辑。

4. 具备丰富的 AI Agent、大模型工作流（Workflow）、类Coze平台或AI基建项目的实际开发与架构经验。

5. 面对快速迭代的AI技术，不盲从，能够准确判断技术趋势与公司工程基建的最佳契合点，不走重复造轮子的弯路。

6. 具备极强的逻辑沟通与技术布道能力，有技术团队管理或带队经验者优先。