AI架构师

岗位职责
1. 多智能体平台架构设计
· 设计高扩展、低延迟的多智能体协作平台，支持异构智能体（大模型Agent、规则Agent、检索Agent、工具调用Agent）的注册、发现、通信与编排。
· 制定多智能体协同协议（如A2A、消息总线、事件驱动架构），实现智能体间的任务分解、协商、执行与结果聚合。
· 设计智能体生命周期管理（创建、暂停、迁移、销毁）与状态持久化方案，保证长时间运行任务的可靠性。
· 构建智能体评估与可观测性体系（追踪、日志、性能指标、冲突检测）。
2. 生成式AI应用架构
· 负责LLM/多模态模型的推理服务架构（高并发、流式输出、函数调用），结合量化、批处理、PD分离等优化技术。
· 设计RAG系统的企业级架构：向量数据库选型、混合检索、重排序、知识库更新与权限控制。
· 构建Agent能力：规划（ReAct、CoT）、记忆（短期/长期）、工具调用（API、代码解释器、数据库）及人机协同审核机制。

3. 技术选型与工程落地
· 评估开源/商业模型与多智能体框架（AutoGen、LangGraph、CrewAI、MetaGPT等），指导团队进行二次开发与集成。
· 设计云原生部署方案（K8s、GPU虚拟化、Serverless推理），实现弹性伸缩与成本控制。
· 建立模型安全护栏（提示注入防御、敏感内容过滤、角色权限隔离）。
4. 团队协作与技术前瞻
· 与产品、业务方挖掘多智能体应用场景（如智能客服组队、复杂任务自动分解、多角色协作写作）。
· 培养团队成员，制定多智能体设计模式与实践。
· 跟踪多智能体强化学习（MARL）、自主智能体、世界模型等前沿方向，规划技术演进路线。

任职要求
基本要求
· 计算机、AI、数学等相关专业硕士及以上学历，8年以上后端/系统架构经验，其中3年以上AI Agent或多智能体系统架构经验。
· 精通Python/Java/Go中至少两种，熟悉PyTorch/TensorFlow，有LLM应用开发经验（LangChain、LlamaIndex或类似框架）。
· 深入理解多智能体协作模式（集中式/分布式、竞争/合作、通信机制），有实际构建多智能体平台的经验（如自研或定制AutoGen/Microsoft Semantic Kernel等）。
· 熟悉大模型推理优化（vLLM、TensorRT-LLM、FlashAttention）与分布式推理（Ray Serve、BentoML）。
· 熟悉RAG与Agent工具调用全链路，包括函数定义、错误处理、状态管理。
· 熟悉容器化、K8s、服务网格，具备大规模分布式系统的设计能力。

加分项（强烈优先）
· 熟悉多智能体强化学习（MARL）或群体智能算法。
· 有AI Agent产品从0到1架构经验（如自动客服、代码助手、数据分析Agent群）。
· 了解模型微调（SFT/RLHF）及轻量化技术（LoRA、QLoRA）。
· 贡献过开源多智能体框架或发表相关顶会论文。