AI架构师(J11797)

职位描述

【岗位职责】

架构规划与设计：

负责 RAG 核心架构的顶层设计与技术选型，构建包含混合检索、重排序（Re-ranking）及多路召回的企业级检索链路，确立系统在不同业务场景下的扩展性与复用性。

主导 Agent（智能体）框架的搭建，设计多智能体协作、任务规划、记忆管理及工具调用（Function Calling）机制，实现复杂业务流程的自动化闭环。

高并发与性能工程：

主导高并发场景下的系统稳定性建设，利用异步架构（AsyncIO）、分布式缓存（Redis）及流式传输（Streaming）等技术，确保系统在高并发请求下保持毫秒级响应低延迟。

深度优化向量数据库的索引策略与查询性能，解决大规模向量数据下的检索效率瓶颈。

效果优化与质量控制：

建立自动化的RAG、Agent效果评估体系（Evaluation Pipeline），量化评估检索召回率与生成准确性。

通过上下文工程与思维链（CoT）优化，系统性解决模型“幻觉”问题，显著提升复杂问答场景下的回答精准度与可信度。

安全合规与风险治理：

设计 AI 安全围栏（Guardrails）机制，防范提示词注入攻击，确保输出内容的安全性与合规性。

制定数据隐私保护策略，落实敏感数据脱敏与权限隔离（RBAC）机制，确保企业核心数据资产安全。

技术领导与团队赋能：

带领 2-4 人核心研发小组，建立标准化的 AI 工程规范，推动研发流程的高效流转。

负责关键技术难点的攻关与原型验证，编写高质量的架构设计文档，沉淀团队最佳实践，提升团队整体技术视野。

任职要求

【任职资格】

教育背景：

计算机、软件工程或相关专业本科及以上学历。

工程素养与架构能力：

精通 Python 编程，具备深厚的软件工程功底。在分布式系统、微服务架构及高并发（High Concurrency）系统设计方面有丰富实战经验。

熟悉后端主流技术栈（FastAPI/Flask, Kafka/RabbitMQ, Redis 等），具备优秀的异步编程与性能调优能力。

AI 领域专业技能：

深入理解 RAG 全链路技术： 熟悉文本切分（Chunking）、向量化（Embedding）及混合检索策略，对提升检索信噪比有独到见解。

精通 AI 应用框架： 熟练掌握 LangChain、LangGraph 或 AutoGPT 等框架源码及原理，拥有复杂 Agent 应用（具备记忆、工具调用能力）的落地经验。

向量数据库实践： 熟悉 Milvus, Weaviate, Qdrant, Elasticsearch 等至少一种向量数据库的底层原理与调优。

大模型集成经验：

具备 OpenAI, Anthropic等商业模型及 Llama3, Mistral 等开源模型的 API 集成与服务化封装经验。

了解模型微调（Fine-tuning）的基本原理，能够配合算法团队进行“模型+工程”的联合优化。

综合素质：

技术攻坚能力： 具备解决复杂技术难题的毅力与方法论，有从 0 到 1 解决准确率、延迟或成本问题的成功案例。

沟通与领导力： 具备优秀的技术沟通能力，能清晰阐述复杂架构方案；具有带队经验或作为核心骨干主导项目的经验。