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AI应用架构师83155928
AI应用架构师83155928
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai中台
Prompt工程
Rag
向量检索
大模型应用
工作流编排
系统架构
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
大型上市集团AI架构岗，技术前沿且业务场景丰富，发展上限高，但跨部门协同与落地挑战较大。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 880 个在招
职位详情
关于这个职位
作为TCL集团的AI应用架构师，你将负责规划集团AI应用的整体架构与技术路线，主导大模型、RAG、Agent等核心技术的选型与落地
你需要将复杂的AI技术转化为可落地的业务方案，推动智能化场景从0到1的交付，并负责系统集成、工程治理与供应商协同
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能、自动化、信息管理等相关专业优先
年以上软件研发、系统架构、数字化平台或AI应用建设相关经验，具备2年以上大模型应用、智能体、知识库、RAG或企业AI项目落地经验
有制造业、家电行业、研发管理、营销运营、供应链或企业内部数字化系统建设经验者优先
熟悉大模型应用架构、RAG、Agent、Prompt工程、知识库、向量检索、工作流编排、模型评测和AI应用工程化方法
理解企业级系统架构、数据治理、权限体系、接口集成、安全合规、性能稳定性和成本治理要求
具备独立完成需求分析、技术方案设计、架构图输出、接口设计、系统集成、项目推进和上线交付的能力
熟悉Python、Java、Node.js等至少一种开发语言，了解数据库、API、容器化、云服务、日志监控、CI/CD等工程能力
能与产品、业务、研发、测试和供应商高效协同
具备较强的业务理解、抽象建模、跨团队沟通和项目推动能力，能够将复杂AI技术转化为可落地的业务方案
具备结果导向、owner意识和持续学习能力，能够在不确定场景下推进问题闭环
关注AI技术趋势和企业应用实践，具备较强的信息安全、数据安全和合规意识
有AI中台、智能客服、智能知识库、企业智能体、流程自动化、研发效能工具等项目经验者优先
工作职责
负责AI应用架构规划与技术路线
结合业务目标，梳理研发、营销、运营、管理等场景的智能化需求，制定AI应用总体架构、技术路线、平台能力规划和实施路径
负责大模型、RAG、Agent、工作流、知识库、数据与接口集成等关键能力的技术选型与标准沉淀
AI应用方案设计与核心交付
主导重点AI应用从需求分析、原型验证、方案设计到上线交付
负责核心链路、系统架构、数据流、调用链、Prompt/Agent流程、评测机制和异常处理策略设计
负责协调产品、业务、研发及测试资源，推动场景从0到1落地
负责系统集成、工程治理与安全合规
负责AI应用与现有业务系统、数据平台、权限体系、流程工具的集成设计，建立API、数据、日志、监控、性能、成本和版本管理规范
推进模型输出质量、权限隔离、数据安全、内容安全、稳定性与上线评审等治理机制
负责技术赋能、供应商协同与持续优化
面向业务团队和研发团队沉淀AI应用方法论、组件模板和最佳实践，开展方案评审、技术培训和落地辅导
负责管理外部供应商或平台资源，跟踪新技术趋势和应用效果，持续优化系统体验、交付效率和业务价值
优先资格
有制造业、家电行业、研发管理、营销运营、供应链或企业内部数字化系统建设经验者优先
有AI中台、智能客服、智能知识库、企业智能体、流程自动化、研发效能工具等项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台广阔：依托大型制造集团的丰富业务场景（研发、营销、供应链等），AI技术有极大的落地空间和试错资源
- 技术前沿：深度参与大模型、Agent等前沿技术在实体经济的落地，积累稀缺的“AI+制造”复合经验
- 影响力大：作为架构师，你的技术方案将直接影响集团多个核心业务线的智能化转型进程
- 落地难度大：传统企业的IT基础设施和数据治理水平可能参差不齐，AI系统集成与数据打通面临较大阻力
- 跨部门协同复杂：需要协调产品、业务、研发及外部供应商，推动场景从0到1落地，对沟通和项目管理能力要求极高
- 适合具备扎实AI工程化能力、拥有大型企业数字化转型经验，且擅长跨部门协同与复杂系统架构设计的技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可发展为集团首席AI架构师或技术副总裁，统筹全局技术战略
- 横向可转型为AI业务线负责人或数字化转型高管，将技术深度与商业价值结合
- 规划集团AI应用的整体架构与技术路线，将大模型、RAG、Agent等前沿技术与家电制造、营销等实际业务场景结合
- 主导核心AI应用从需求分析、技术选型、原型验证到最终上线交付的全生命周期管理
- 负责AI系统与现有企业级系统（数据平台、权限体系等）的集成设计，建立安全合规与工程治理规范
- 扎实的大模型应用工程化能力，精通RAG、Agent、Prompt工程及向量检索等核心技术
- 优秀的系统架构设计能力，熟悉企业级系统架构、数据治理、接口集成及高并发/高可用设计
- 熟练掌握Python/Java等至少一门语言，了解容器化、CI/CD等现代软件工程能力
申请策略
- 提前了解TCL集团近期的数字化转型战略和AI应用案例，在面试中展现对公司业务方向的深刻理解
- 突出大模型/RAG/Agent等项目的实际落地经验，强调从0到1的交付成果及带来的业务价值
- 展示企业级系统架构设计能力，特别是AI系统与现有业务系统、数据平台的集成经验
- 若有制造业、家电或供应链数字化背景，务必在简历中重点标注，这是极大的加分项
- 深入了解家电制造、供应链管理等传统行业的业务痛点，提升“技术+业务”的复合理解力
- 强化企业级数据治理、安全合规及成本治理相关的知识储备，以应对大型集团的合规要求
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化表达，突出个人贡献和量化收益
- 架构思维：针对技术设计问题，从业务目标出发，分层阐述（接入层、逻辑层、数据层），并重点考虑高可用、安全合规和成本治理
- 请分享一个你主导的从0到1落地的RAG或Agent项目，遇到了哪些技术难点，如何解决的？
- 在大型制造企业中，如何将AI应用与现有的ERP、MES等老旧系统进行集成？
- 面对业务部门提出的不切实际的AI需求，你如何进行需求分析和期望管理？
- 如何评估和保障大模型在企业内部应用时的数据安全与内容合规？
- 准备2-3个深度的AI落地项目案例，不仅要讲技术实现，更要讲业务收益和踩过的坑
- 复习企业级架构设计模式，特别是微服务、数据中台、API网关及权限隔离等知识
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
依托大型上市企业的平台，薪资福利体系相对完善，但在非一线城市，绝对薪资上限可能略低于北上广深同类岗位。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
85较高
岗位处于大模型应用落地的最前沿，且能依托集团丰富的业务场景进行技术实践，技术成长与业务视野拓展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、Prompt工程、向量检索、Python、Java
成长机会技术赋能、技术培训、持续优化
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为核心架构岗且需推动跨部门项目落地，工作强度可能较大，需做好应对复杂协同的准备。
工作模式未明确
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
80较高
将前沿AI技术应用于实体制造业，推动传统企业的智能化转型，具有较高的行业价值与社会意义。
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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