中国平安
资深架构师（智能体开发）
资深架构师（智能体开发）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
性能优化
微服务
框架开发
分布式架构
大模型
LangGraph
多智能体
Agentscope
AI 估算 · 35k–55k
资深架构师岗位要求高，AI智能体方向稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责基于阿里AgentScope框架的智能体开发框架设计与封装，推动企业级技术方案落地，并指导团队技术成长
适合具备丰富框架开发经验、精通Python/Java、熟悉大模型及多智能体技术的高级工程师，在平安大平台从事前沿AI应用开发
最低要求
学历与经验：本科及以上学历，计算机相关专业（计算机科学、软件工程、人工智能等），5年及以上软件开发经验，其中3年及以上框架开发经验，有企业级智能体开发经验者优先，有AgentScope、LangGraph等多智能体框架开发/二次开发经验者加分
技术能力：Python/Java编程语言双语言精通（熟悉者优先），深入理解分布式架构、微服务架构、多线程/多进程编程
熟悉大模型接入、工具调用、记忆管理等智能体核心技术，有企业级框架封装、性能优化、安全合规相关经验
传帮带能力：具备优秀的技术指导与培养能力，有带领小团队、指导初级开发人员的经验，善于沉淀技术经验、梳理开发规范，能够高效传递技术知识，推动团队技术成长
工作职责
核心框架设计与开发：基于阿里开源AgentScope框架，负责智能体开发框架封装、底座集成与架构设计，主导技术选型、迭代优化，保障框架稳定可扩展，适配多业务场景
技术方案落地：设计框架企业级适配方案，攻克分布式部署、多智能体协同、大模型接入等技术难题，推动框架全流程落地
团队传帮带：负责团队技术指导，培养开发人员，沉淀技术规范，搭建成长体系，提升团队整体技术能力
技术调研与创新：跟踪 AgentScope 及多智能体前沿技术，结合需求调研验证，引入新技术，推动框架创新升级
跨部门协作：制定编码、接口、部署、测试等规范并推进落地，保障开发标准化规范化，降低开发与维护成本
优先资格
有企业级智能体开发经验者优先，有AgentScope、LangGraph等多智能体框架开发/二次开发经验者加分
AI 洞察
优缺点分析
- 深度参与前沿AI智能体框架开发，积累稀缺的大模型落地经验
- 平安作为行业巨头，提供稳定平台、丰富业务场景和跨部门协作机会
- 职位技术含量高，能够显著提升架构设计与团队领导能力
- 技术复杂度高，需要同时掌握分布式、微服务、大模型等多领域知识
- 框架从0到1落地过程可能面临较大业务压力和技术攻坚，工作强度较高
- 需快速迭代并适应开源社区变化，持续学习成本较高
- 适合具备扎实框架开发经验、热爱前沿技术、有志于在AI智能体领域深耕的高级工程师
角色解读
- 技术深耕：成为企业级AI框架领域的专家，主导更复杂的技术架构
- 管理转型：从技术负责人向技术经理或架构总监发展，带领更大团队
- 业务拓展：结合平安金融业务，向AI产品架构师或首席架构师发展
- 基于阿里AgentScope框架，主导智能体开发框架的架构设计与核心模块封装，确保框架稳定可扩展
- 攻克分布式部署、多智能体协同、大模型接入等技术难题，推动框架在企业级场景全流程落地
- 负责团队技术指导与规范制定，培养初级开发人员，搭建技术成长体系
- 持续跟踪多智能体前沿技术，结合业务需求引入创新方案
- 精通Python和Java，具备扎实的分布式架构、微服务、多线程/多进程编程能力
- 深入理解大模型接入、工具调用、记忆管理等智能体核心技术，有框架开发或二次开发经验
- 具备优秀的技术指导与团队培养能力，善于沉淀技术经验
申请策略
- 提前了解平安金融科技的业务方向，思考AI智能体在风控、客服、流程自动化等场景的应用
- 关注团队技术文化，面试中展现技术热情与分享意愿
- 突出框架开发或二次开发的项目经验，尤其是AgentScope、LangGraph等相关经历
- 展示大模型接入、多智能体协同等具体技术成果，用数据说明性能优化效果
- 强调技术指导、团队培养和规范制定的经验，体现传帮带能力
- 系统学习AgentScope或LangGraph框架源码，尝试二次开发或贡献开源
- 补充大模型相关技能（如LangChain、RAG、工具调用），积累工程实践经验
面试指南
- 对于架构设计类问题，采用'场景-方案-权衡'结构：先描述背景需求，再给出设计思路，最后说明取舍理由
- 对于多智能体问题，从通信协议、状态同步、容错等角度展开，强调分布式经验
- 团队问题可采用'目标-方法-结果'模式：明确教学目标，介绍具体指导方式，展示团队成长数据
- 请分享一次你主导框架设计的经验，如何平衡扩展性与性能？
- 解释多智能体协同的核心挑战，你如何设计通信与协调机制？
- 如何将大模型（如GPT系列）集成到企业级框架中？需要考虑哪些安全与合规问题？
- 你如何培养初级开发人员？请举例说明
- 对AgentScope框架的了解如何？你认为它有哪些优缺点？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂资深架构岗，前沿智能体技术，薪资成长双优，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长、希望深耕AI智能体领域，且能接受现场办公和可能加班的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
平安作为上市公司，薪资福利在行业内具有竞争力，但JD未披露具体薪资和福利细节，仅凭公司规模判断，补偿性较好。
薪资信号未披露 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿AI智能体技术，有明确的技术指导和团队培养职责，成长空间大，发展性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、AgentScope、LangGraph、分布式架构、微服务、大模型、多智能体
成长机会传帮带、技术指导、培养、成长体系、技术调研
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
职位仅说明深圳办公，未提及弹性或远程，平安作为大厂可能有一定加班文化，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
智能体技术应用广泛，平安金融场景可赋能业务创新，但JD未突出社会价值，意义感知中等偏上。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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