AI技术架构师

岗位职责：

1.负责公司AI核心平台的整体技术架构设计与演进，主导构建 “海量业务API + 大模型 + Token Economy” 融合的下一代企业级Agent系统架构。2.设计并实现高可靠的API Agent Runtime，包括Tool Use治理、Function Calling编排、多Agent协同工作流、Agentic RAG、长期记忆系统及Token化价值交换机制，实现复杂业务场景下的自主、智能、闭环执行。3.将公司内部大量API进行标准化抽象、语义封装与Token化改造，支持安全、可审计、高并发的Agent调用与经济结算，打造可扩展的企业级AI服务中台。4.持续跟踪并快速落地全球前沿AI技术（LLM优化、MoE、Long-Context、Agent Economy、Decentralized AI等），结合云原生技术制定高效、可落地的技术路线。5.主导重点AI项目的售前方案、POC验证、架构决策与生产级交付，输出包含系统架构、性能与成本分析、Token Economy模型设计、ROI预估的高质量技术方案。6.设计并持续迭代公司AI中台与Token Economy框架，推动从定制化项目向标准化SaaS、API服务及Token化商业模式转型。7.深耕云原生AI系统优化，在公有云环境中通过模型量化、分布式推理、智能路由、弹性调度等技术手段，实现极致的性能与成本最优。8.建立AI治理与Token治理融合体系，确保系统在安全、合规、可解释性、Token经济平衡等方面的企业级标准。9.参与AI技术团队建设，制定技术规范与工程最佳实践，培养高水平工程师，打造具备顶级战斗力的AI架构团队。

任职要求：

1.计算机、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历，硕士/PhD优先。2.5年以上AI/ML或大规模系统架构经验，其中至少2-3年大型AI平台或智能系统架构设计与领队经验。3.具备丰富的企业级API深度整合与大模型落地经验，主导过至少2个以上生产级“海量API + LLM Agent”项目。4.在以下领域有深入实战与系统性理解：大模型Function Calling / Tool Use / Multi-Agent框架（LangGraph、LangChain、CrewAI等），有深度定制或核心模块自研经验者优先；企业级RAG、Agentic Workflow、Memory系统设计；云原生AI基础设施（Kubernetes、微服务、MLOps/LLMOps、Serverless）；大模型推理优化与成本控制（vLLM、TGI、SGLang、TensorRT-LLM、AWQ/GPTQ等）。优秀的系统架构思维和工程极致意识，能够独立负责复杂AI系统的全生命周期架构设计与技术决策。

加分条件：

1.对开源社区有深入理解和实际贡献经验，具备开源Geeker特质（源码级研究、PR贡献、框架重构或核心组件自研等）；2.熟悉Token Economy、Agent Economy、智能合约集成或Decentralized AI相关技术与实践；3.有阿里云、华为云、腾讯云等云厂商AI解决方案架构师背景，或曾在头部大模型公司（MiniMax、阶跃星辰、月之暗面、智谱等）参与过核心系统架构者优先；4.有金融、制造、供应链等垂直行业AI Agent落地经验；5.在顶级会议发表论文或有高影响力开源项目者优先。