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架构设计与项目开发岗-AI平台架构师
架构设计与项目开发岗-AI平台架构师
发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
微服务架构
分布式系统
PyTorch
TensorFlow
模型推理优化
AI 估算 · 40k–60k
AI架构师岗位技术难度高，上海大厂薪资水平较高，估算月薪40-60K。
职位详情
关于这个职位
作为AI平台架构师，你将负责设计高扩展性、高稳定性的算法工程架构，推动算法模块化与服务化，并优化模型推理性能，支持高并发低延迟的在线服务
你将与团队协作，将算法从研发到生产全流程工程化，提升算法迭代效率
这是一个深度参与前沿AI技术落地的技术岗位
最低要求
计算机、数学、统计相关专业本科及以上学历
硕士及以上优先
具备3-5年以上算法工程化、AI平台建设相关工作经验
有大型互联网公司或AI公司工作经验者优先
有丰富的算法模型推理、加速、部署经验，熟悉常见的推理框架和加速技术
有大规模分布式系统、高并发系统的设计和开发经验
精通Python、C++、Java等至少一种编程语言，熟悉常用的算法和数据结构
熟悉常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），了解其底层原理和优化技术
熟悉容器化技术（如 Docker）和 Kubernetes 集群管理，具备模型部署到云平台或生产环境的经验
熟悉分布式系统、微服务架构，有大规模系统设计和开发经验
能够快速学习和适应新技术，具有较强的创新意识和探索精神，能提出新的想法和解决方案
具备良好的团队合作精神，能够有效沟通，与跨部门团队紧密协作
工作职责
负责设计和实现高效的算法工程架构，确保平台具备高扩展性、稳定性和高效性，满足当前及未来业务发展对算法处理的需求
推动算法平台的模块化、服务化，提升平台的易用性和可维护性
设计和实现高效的模型服务化方案，支持高并发、低延迟的在线推理服务
负责算法模型的推理优化
运用如量化、剪枝、蒸馏等技术，提升模型推理速度，降低计算资源消耗，实现模型在不同硬件环境下的高效运行
推动算法从研发到生产的全流程工程化，包括数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、模型部署等环节，提高算法研发和迭代效率
推动算法平台与公司其他系统的集成，提升平台的协同效应
跟踪业界最新的算法工程化、模型推理加速、AI平台建设等技术趋势，推动技术创新和落地
优先资格
硕士及以上优先
有大型互联网公司或AI公司工作经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI工程化技术，积累模型优化与大规模系统设计经验
- 央企巨头平台，项目资源丰富，稳定性高
- 技术栈全面，涵盖分布式、容器化、推理优化等，提升综合能力
- 技术复杂度高，需要持续学习跟进最新AI工程化趋势
- 适合具备算法工程化经验、热爱技术钻研、希望在成熟平台深入AI基础设施建设的资深工程师
缺点 / 挑战
- 可能在集团内部推进新技术落地时面临流程或协作挑战
- 对跨部门沟通和协作能力要求较高
角色解读
- 技术纵深发展：成为AI平台架构领域的专家，主导核心技术方案
- 管理方向：逐步带领团队，担任技术负责人或部门经理
- 跨领域融合：结合业务场景，向行业解决方案架构师转型
- 设计并实现AI平台的整体工程架构，确保系统高扩展性和稳定性
- 推动算法的模块化与服务化，提升平台易用性和可维护性
- 负责模型推理优化，应用量化、剪枝等技术加速推理，降低资源消耗
- 将算法从研发到生产全流程工程化，包括数据预处理、模型训练、部署等
- 精通Python/C++/Java等编程语言，熟悉常用算法和数据结构
- 深入理解TensorFlow、PyTorch等深度学习框架及其底层优化
- 具备分布式系统、微服务架构设计经验，熟悉Docker和Kubernetes
- 丰富的模型推理加速和部署经验，了解推理框架和硬件优化
申请策略
- 在申请前了解中远海运集团的数字化转型方向，展现对业务场景的理解
- 准备一个完整的AI平台架构案例，展示从设计到落地的全流程
- 突出在AI平台建设或算法工程化项目中的架构设计与落地成果
- 详细描述模型推理加速、分布式系统设计的经验，用量化指标展示效果
- 强调对深度学习框架底层理解及容器化部署实践
- 系统复习TensorFlow/PyTorch的优化技术，如XLA编译、动态图等
- 学习最新的推理引擎（如TensorRT、ONNX Runtime）和硬件加速方案
- 补充Kubernetes高级特性及CI/CD流水线知识
面试指南
- 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来组织项目经验回答
- 技术类问题先明确需求，再对比不同方案，最后给出选型理由和效果
- 请描述你设计过的一个高并发AI推理系统的架构
- 如何优化一个深度学习模型的推理速度？请举例说明
- 在算法工程化过程中，你如何保证系统的稳定性和可扩展性？
- 谈谈你对分布式训练和推理的理解，遇到过哪些挑战？
- 如何推动一个跨团队的技术方案落地？
- 复习经典的模型优化技术（量化、剪枝、蒸馏）及其适用场景
匹配度报告
70
综合匹配度
央企AI平台架构岗，技术前沿成长性好，薪资中上，WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长、重视前沿经验积累、能接受一定工作强度的求职者。
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85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
该职位薪资水平在行业中有竞争力，央企平台提供稳定福利，但JD未明确薪资和具体福利。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展匹配
85较高
技术栈前沿，涉及AI平台、模型优化、分布式系统等，成长空间大，JD提到跟踪业界趋势、推动创新，发展性较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Java、TensorFlow、PyTorch、Docker、Kubernetes、分布式系统、量化、剪枝、蒸馏
成长机会技术创新和落地
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点在上海杨浦区，属于市区但未明确办公灵活度，WLB信号缺失，可能有一定加班压力。
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
中远海运是航运央企，AI平台建设有助于提升行业效率，具有一定的社会价值，但使命感信号不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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