AI架构设计 "1. 负责基于大模型（如LLM、多模态模型）的应用系统架构设计，包括模型选型、微调策略、推理加速、分布式部署等。 2. 主导大模型与业务场景的结合，设计端到端解决方案，包括智能体和多智能体架构与建设路线" 智能体设计与规划 "1. 负责AI智能体（如对话系统、自动化决策系统、多模态交互系统等）的整体技术架构设计，包括系统模块划分、技术选型、性能优化及可扩展性规划。 2. 主导智能体系统的底层框架搭建，整合大模型、知识库、业务系统、通用工具、数据平台，确保系统高效稳定运行 3. 责智能体MCP服务功能架构设计和功能设计，构建企业内部的MCP市场" 智能体方案实施 "1. 根据需求场景设计基于大模型的智能体，包括流程编排、多模态交互（文本/图像/语音）、工具调用（Tool Calling）、长期记忆管理、多智能体协作机制等 2. 指导团队完成智能体系统的开发与部署，包括模型部署、推理优化、智能体集成、分布式计算架构设计、云端/边缘端协同等。" 技术研究与创新 "1. 跟踪前沿AI技术（如大模型、具身智能、多模态融合等），探索新技术在智能体架构中的应用，提升系统智能化水平。 2. 主导技术难点攻关（如语义理解、逻辑推理、长期记忆等），优化智能体的认知与决策能力"

1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数学等相关专业; 2. 5年以上AI领域工作经验，其中3年以上智能体或大模型应用开发经验，主导过复杂项目的架构设计与落地 3. 熟悉MLOps流程，具备模型监控、版本管理、A/B测试等工程化能力 4. 精通Python/Java等至少一种编程语言，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架 5. 深入理解LLM原理与应用，熟悉LangChain、Dify、SpringAI等智能体开发框架，有实际项目经验者优先 6. 精通大语言模型与外部工具交互原理，如Function Calling、工具调用、多轮对话流程控制、MCP协议等； 7. 具备分布式系统设计能力，熟悉云原生技术（Docker/K8s）、微服务架构、消息队列（Kafka/RocketMQ）及数据库（SQL/NoSQL/向量数据库） 8. 对AI前沿技术有敏感性，能将AI技术转化为可落地的业务解决方案 9. 具备优秀的抽象设计能力与复杂问题拆解能力，能够平衡技术可行性与业务目标 10. 较强的跨团队沟通协作能力，具备技术领导力与项目管理经验