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一、核心職責(zé)定位
AI Agent系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計
負(fù)責(zé)企業(yè)級智能體架構(gòu)搭建，涵蓋單/多智能體協(xié)作框架、任務(wù)規(guī)劃、意圖識別、決策引擎等模塊。
主導(dǎo)RAG（檢索增強(qiáng)生成）、工具調(diào)用、知識庫融合等關(guān)鍵技術(shù)集成，提升復(fù)雜任務(wù)處理能力。
技術(shù)選型與工程落地
評估并引入大模型（開源/閉源）、多模態(tài)技術(shù)棧（如文本、圖像、視頻處理），優(yōu)化推理性能與成本。
設(shè)計高可用部署方案，支持云原生（K8s/Docker）及邊緣計算環(huán)境，適配中小企業(yè)輕量化需求。
技術(shù)戰(zhàn)略與團(tuán)隊賦能
制定3-5年技術(shù)路線圖，跟蹤LLM、AIGC等前沿方向，推動專利轉(zhuǎn)化與團(tuán)隊技術(shù)升級。
主導(dǎo)技術(shù)文檔規(guī)范，組織技術(shù)培訓(xùn)，提升團(tuán)隊工程與算法協(xié)同能力。

二、關(guān)鍵技術(shù)能力要求
硬核技術(shù)棧大模型深度應(yīng)用：精通Transformer架構(gòu)、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練（如CLIP、VLM）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF/DPO）及模型優(yōu)化技術(shù)（量化/蒸餾）。
開發(fā)框架實戰(zhàn)：熟練掌握PyTorch/TensorFlow、LangChain/AutoGen等智能體開發(fā)工具鏈，具備分布式訓(xùn)練調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
工程化能力：
云原生部署：熟悉Docker/K8s/Airflow等MLOps工具，實現(xiàn)CI/CD流水線。
高性能架構(gòu)：設(shè)計微服務(wù)、分布式系統(tǒng)，保障高并發(fā)場景穩(wěn)定性。
領(lǐng)域?qū)ｉL（加分項）
具備多智能體系統(tǒng)（MAS）設(shè)計經(jīng)驗，解決通信、協(xié)作與沖突管理問題。
熟悉視頻/音頻處理框架（如FFmpeg、ComfyUI），支持AIGC流水線開發(fā)。

三、背景與經(jīng)驗經(jīng)驗：
至少主導(dǎo)過1-2個企業(yè)級大模型或智能體落地項目，熟悉中小型企業(yè)需求痛點。
行業(yè)適配性：
有To B SaaS產(chǎn)品架構(gòu)經(jīng)驗者優(yōu)先，能平衡技術(shù)先進(jìn)性與商業(yè)可行性。
開源社區(qū)貢獻(xiàn)者（如Hugging Face/GitHub）或知名AI企業(yè)背景更具競爭力。

四、軟技能與特質(zhì)
產(chǎn)品化思維：能將技術(shù)方案轉(zhuǎn)化為可交付的模塊化產(chǎn)品，支持無代碼工具開發(fā)。
跨團(tuán)隊協(xié)作：擅長與產(chǎn)品、算法、銷售團(tuán)隊溝通，推動技術(shù)方案與客戶需求對齊。
創(chuàng)新與落地平衡：在資源受限場景下（如中小企業(yè)預(yù)算），設(shè)計高性價比架構(gòu)。

五、中小企業(yè)定制化場景的特別建議
輕量化部署能力：優(yōu)先考察邊緣計算（如模型量化至移動端）、低代碼集成經(jīng)驗。
成本敏感型設(shè)計：熟悉開源模型替代方案（如LLaMA、Mistral），避免過度依賴閉源API。
快速迭代意識：需適應(yīng)創(chuàng)業(yè)公司節(jié)奏，支持小步快跑式產(chǎn)品驗證（MVP開發(fā)）。

技術(shù)棧能力總結(jié)表
能力類別
必備技能
中小企業(yè)加分項
大模型技術(shù)
Transformer、RLHF、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練、RAG
輕量化模型優(yōu)化（蒸餾/量化）
工程架構(gòu)
微服務(wù)/K8s/CI-CD、分布式系統(tǒng)、高并發(fā)設(shè)計
邊緣計算部署經(jīng)驗
開發(fā)工具
PyTorch/TF、LangChain/Dify、向量數(shù)據(jù)庫（Milvus）
視頻/音頻處理框架（FFmpeg）
行業(yè)理解
To B SaaS架構(gòu)、企業(yè)知識庫構(gòu)建
中小企業(yè)降本增效場景方案經(jīng)驗