中国平安
架构师（AI 方向）
架构师（AI 方向）
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
NLP
微服务
运维
大模型
AutoGPT
AI 估算 · 35k–65k
AI架构师稀缺性高，平安平台大，深圳薪资水位较高，复合技能要求拉高薪资天花板。
职位详情
关于这个职位
该职位是平安集团的AI架构师，负责将AI技术应用于IT运维核心流程，开发智能体实现自动化处置与辅助决策
你将主导AI工程化落地，推动运维流程AI化改造，达成高覆盖率指标
适合有深厚AI工程经验、熟悉大模型与Agent框架的技术专家
最低要求
本科及以上学历，5年及以上AI工程或架构经验，具备扎实的工程架构能力和算法应用，金融科技、大型科技公司AI工程化落地经验
精通Java/Python/Golang等至少一种编程语言，熟悉微服务架构、分布式系统、容器化部署（Docker、K8s），具备高并发、高可用系统架构设计与落地经验
熟悉机器、深度学习、NLP等基础算法原理，有模型部署、推理优化、算法工程化落地经验，了解全球主流大模型（GPT-4o、Claude Gemini、Llama 3），熟练掌握国内主流大模型（阿里通义千问 Qwen3.5- Plus/Qwen3/Qwen-Coder、腾讯混元大模型、百度文心一言、字节豆包大模型系列）的部署与调优流程，熟悉阿里云百炼、百度智能云千帆、火山引擎等操作
熟悉agentic AI框架（LangChain、AutoGPT等）、AI coding工具的使用与集成，具备AI工具链搭建、skill编写经验，指导团队落地AI工程化
具备强技术规划、问题解决和跨团队协作能力，认同AI工程化转型理念，推动全员AI技能提升
工作职责
针对运维核心流程（事件、变更、应急等），开发并部署AI智能体，实现自动化处置与辅助决策，直接支撑“提效率”目标
参与全集团IT运维核心流程的AI能力共建，确保新岗位人员能够输出标准化的解决方案，助力获得项目满意与行业奖项
利用新人才的专业能力，快速推进核心运维流程的AI化改造，确保达成90%的AI覆盖率指标
AI 洞察
优缺点分析
- 处于AI+运维的前沿赛道，技术成长空间大，能够积累大模型工程化落地的宝贵经验
- 平安作为金融科技巨头，平台资源丰富，项目影响力大，成果易获行业认可
- 薪资待遇优厚，且属于核心AI架构岗位，职业安全感强
- 有机会参与全集团AI能力共建，拓展跨部门人脉和技术视野
- 技术要求全面且深入，需要同时掌握AI算法、工程架构、大模型与运维知识，学习曲线陡峭
- 需达成具体的覆盖率指标（90%AI覆盖率），工作压力较大，交付节奏快
- 跨团队协作需求多，需要较强的沟通和推动能力，技术难题需快速攻关
- 适合有扎实AI工程背景、渴望在大型企业主导技术变革、愿意接受高强度挑战且对运维领域感兴趣的技术专家
角色解读
- 技术纵深：成为AI运维领域的专家，主导更复杂的大模型应用和自动化系统设计，向首席架构师或技术总监发展
- 管理转型：积累团队管理和项目领导经验，晋升为AI部门负责人或技术VP，统筹多条AI业务线
- 业务拓展：深入理解金融科技业务，从运维AI延伸至风控、客服等核心金融场景，成为业务与技术双栖人才
- 设计和开发AI智能体，用于自动化处理IT运维中的事件、变更、应急等核心流程，提升效率
- 参与全集团运维AI能力建设，与团队协作输出标准化方案，确保项目成功并争取行业奖项
- 推动核心运维流程的AI化改造，达成90%的AI覆盖率指标，使运维工作更智能高效
- 指导团队成员落地AI工程化，搭建AI工具链，编写skill，提升团队整体AI能力
- 扎实的AI工程架构能力，熟悉大模型部署与调优，掌握主流大模型（GPT-4o、Qwen系列等）和Agent框架（LangChain、AutoGPT）
- 精通至少一种编程语言（Java/Python/Golang），掌握微服务、分布式系统、容器化（Docker/K8s），有高并发高可用架构经验
- 熟悉机器/深度学习、NLP算法原理，有模型推理优化和算法工程化落地的实际经验
- 具备跨团队协作和技术规划能力，能够主导AI技术方向并推动全员AI技能提升
申请策略
- 在面试中展示对AI+运维结合的理解，提出具体的智能化场景设想，体现业务洞察力
- 准备一个完整的AI工程化落地案例，从问题定义、技术选型到效果评估，突出你的架构思维
- 突出AI工程化落地项目经验，尤其是大模型部署、推理优化、Agent开发等具体案例
- 强调高并发高可用系统架构设计经验，展示微服务、容器化、分布式系统方面的能力
- 列出熟悉的大模型和Agent框架（如Qwen、LangChain、AutoGPT），并提及在金融科技或大型科技公司的实践经验
- 体现技术规划和跨团队协作成果，如主导过AI转型项目或推动团队技能提升
- 补充运维领域知识（如ITIL事件管理、变更管理流程），了解运维场景中AI的应用痛点
- 加强Agent框架的实战能力，尤其是LangChain的skill编写与工具链搭建
面试指南
- 用STAR法则描述项目：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），重点突出你的技术贡献和量化成果
- 对于设计类问题，先厘清需求边界，然后从架构分层（数据层、模型层、应用层）逐步展开，最后评估取舍
- 对于推动类问题，强调利益相关方分析、阶段性验证和有效沟通
- 请描述一次你主导的AI工程化落地项目，包括技术选型、架构设计和遇到的挑战
- 如何将大模型（如通义千问）部署到生产环境并保证推理性能？讲讲你的优化策略
- 你对Agentic AI框架（如LangChain）的理解是什么？如何设计一个智能体来响应运维事件？
- 在跨团队协作中，你如何推动AI方案被采纳并落地？请举例说明
- 当运维流程需要达到90%AI覆盖率时，你会如何规划分阶段实现路径？
匹配度报告
71
综合匹配度
大厂AI架构岗，前沿技术栈+高薪，但工作强度大、WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是对AI工程化感兴趣、能接受大厂快节奏的人。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
该职位作为AI架构师，大平台高薪资，稳定性强，福利完善，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露 (35K-65K/月)
成长发展匹配
90较高
职位涉及前沿AI技术（大模型、Agent框架），技术深度高，成长空间大，且有机会主导工程化落地，发展性动机满足度极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、LangChain、AutoGPT、机器学习、NLP、Docker、Kubernetes、微服务
业务类型cost_center
工作生活匹配
40较低
大厂核心岗位，现场办公，没有明确WLB信号且暗示高强度，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
AI赋能运维属于行业创新，有明确效率提升目标，社会价值中性偏正面，但使命感一般。
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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