崗位職責：
1.頂層設計與演進（混合架構）： 負責公司級技術架構的頂層設計。確保分布式系統(tǒng)的高可用、高并發(fā)與強一致性（傳統(tǒng)底座），主導向智能體-模型優(yōu)先的架構轉型，制定從“數字化”向“智能化”過渡的演進路線圖。
2.業(yè)務場景重構： 針對核心業(yè)務場景，不僅要設計端到端的穩(wěn)定性保障方案，更要牽頭探索 “基于 SOP 的智能體化” 改造。將傳統(tǒng)的業(yè)務流程引擎升級為由 LLM 驅動的智能工作流，實現業(yè)務流程的自動化與人機協(xié)同。
3.全棧性能基準： 主導建立新一代性能基準體系。既包含傳統(tǒng)分布式系統(tǒng)的 TPS/QPS、時延指標，也包含 AI 算力的利用率（MFU）、模型推理的首字延遲（TTFT）及 Token 吞吐量，確保算力資源與業(yè)務性能的有效平衡。
4.工程效能與規(guī)范： 制定公司級技術規(guī)范。在堅持代碼質量、CI/CD 流程等傳統(tǒng)工程標準的同時，引入 vibe coding 和 自動化測試生成，提升研發(fā)團隊的人效比。
5.跨域難題攻堅： 處理跨團隊的復雜技術問題，重點解決大規(guī)模數據一致性以及大模型在垂直業(yè)務落地中的幻覺控制與精準度問題。
二、基礎任職條件
1.學歷背景： 本科及以上學歷，計算機、軟件工程、電子信息等相關專業(yè)，碩士優(yōu)先。
2.經驗要求（5年+）：
5年以上復雜分布式系統(tǒng)架構設計經驗，精通微服務、容器化（K8s）、消息隊列及分布式存儲。
2年以上 AI 相關項目經驗（包括但不限于：大模型應用落地、AI 平臺搭建、算力調度優(yōu)化）。
加分項： 熟悉智能體框架，有將傳統(tǒng)信息化系統(tǒng)進行 AI 化改造的成功案例優(yōu)先。
三、核心技術能力要求
1.混合架構設計能力：
精通分布式系統(tǒng)原理，具備高并發(fā)系統(tǒng)設計能力。
精通高可用架構設計，具備 ‘模型-數據-業(yè)務’ 三位一體的架構視野。
2.模型工程與算力適配：
熟悉 K8s 生態(tài)及云原生技術，具備 GPU 資源池化、虛擬化（hami）及調度優(yōu)化經驗（如 Volcano）。
熟悉大模型微調（sft）及推理加速（vLLM/MindIE），能根據業(yè)務需求在“模型效果”與“算力成本”之間做權衡架構。
3.數據處理與安全：
精通傳統(tǒng)數據安全（加密、審計、權限控制），并能將其擴展到 AI 領域，解決 Prompt 注入攻擊、數據隱私泄露 及 模型輸出合規(guī)性 問題。
具備處理多模態(tài)、非結構化數據的能力，能設計從 ETL 到 Vector Embedding 的全鏈路數據處理管線。
4.系統(tǒng)集成與接口標準化：
具備極強的系統(tǒng)集成能力，能設計標準化的 API/SDK。
關鍵能力： 能夠定義清晰的 Function Calling（工具調用） 接口，讓 AI 智能體能夠安全、準確地調用傳統(tǒng)的業(yè)務系統(tǒng)和服務，打通“自然語言”與“業(yè)務邏輯”的最后一公里。