海尔
模型开发平台架构师
模型开发平台架构师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Sft/Rlhf/Dpo
分布式训练
多模态模型
大模型架构
数据标注平台
架构设计
项目管理
Gpu/Npu异构算力
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦大模型前沿技术、平台架构成长性强、依托巨头业务场景落地、工作节奏稳健但具挑战性的资深技术岗。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.0万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 750 个在招 · 其中人工智能 9 个
市场机会
选择适中
青岛 · 人工智能 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
负责海尔模型开发平台的整体架构设计，涵盖大模型训练、微调及部署全链路能力规划
需主导数据标注处理链与多模态模型的架构方案制定，把控项目交付质量与技术风险，推动平台能力迭代与技术规范沉淀，支撑集团智能化业务落地
最低要求
计算机、人工智能、数学等相关专业硕士及以上学历，5年以上相关工作经验，其中至少2年算法开发/大模型后训练/微调或多模态模型开发经验，有垂域模型落地交付经历
理解主流微调方法（SFT、RLHF、DPO等）的原理与工程实现，掌握LoRA、QLoRA等高效微调技术，熟悉异构算力（GPU/NPU）下的分布式训练方案
熟悉多模态对齐与融合方法，了解主流多模态模型架构（如CLIP、BLIP、LLaVA等），能规划多模态能力在平台上的架构集成方案
熟悉大模型训练数据全流程管理，了解数据标注规范设计、标注工具集成、数据质量评估等方法，有数据标注平台或自动化标注相关架构经验者优先，能制定数据质量标准并规划标注流程的工程化方案
具备扎实的架构设计能力，理解混合精度训练、数据并行/模型并行/流水线并行等分布式训练策略，有模型推理部署与性能调优经验
有项目管理或技术交付把控经验，能设计平台级架构方案并把控交付质量，有跨团队协作推动项目落地经验者优先
技术攻坚与问题拆解能力强，能快速定位训练/部署中的技术瓶颈并制定解决方案
有良好的文档撰写和技术规范沉淀习惯，能将架构设计经验固化为可复用的方法论
跨团队协作能力好，能与算法、产品、工程团队高效联动
工作职责
负责模型服务平台的总体架构设计，覆盖模型训练、微调、部署、推理等全链路能力规划，制定平台技术架构方案，明确各模块技术标准与接口规范，确保架构方案可落地、可扩展
负责数据标注与处理能力链的架构规划，设计覆盖数据采集、清洗、标注、质检及标注后处理的全流程架构方案，制定标注工具与平台集成的技术标准，统筹自动化标注与人工标注的协同架构，建立数据质量评估与反馈机制，确保训练数据的质量、效率和可追溯性
负责大模型后训练与微调的工程方案设计，包括SFT、RLHF、DPO等微调方法在平台上的能力规划，训练数据质量标准制定与流水线架构设计
负责多模态模型能力的架构规划，支持视觉-语言、音频-语言、视频-语言等多模态模型的训练、对齐与部署，规划多模态数据标注方案及平台集成架构
负责项目交付过程的技术把控与里程碑管理，评审训练优化、推理性能、端侧/云侧部署、数据标注工具集成等关键技术方案，识别并推进解决关键技术风险，确保各环节交付质量满足架构标准与业务要求
建立模型效果与数据质量评估的持续优化机制，制定模型训练/微调后的评估标准与反馈流程，根据业务反馈指导平台能力迭代方向
将架构设计经验沉淀为技术规范与最佳实践，推进平台架构在业务场景中的示范应用与推广
优先资格
有数据标注平台或自动化标注相关架构经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托海尔全球化业务场景，拥有海量真实数据与丰富的落地应用场景
- 聚焦大模型与多模态前沿技术栈，技术成长空间大且符合行业趋势
- 平台型架构岗位，能够积累全链路系统设计经验，提升宏观技术视野
- 青岛地域高端AI技术社区交流机会可能少于一线城市，需自主保持技术敏感度
- 大模型技术迭代极快，需保持高强度学习以跟进最新算法与工程实践
- 适合具备扎实AI底层功底与平台架构经验，追求技术深度与业务落地结合的高级技术专家
缺点 / 挑战
- 企业内部平台需兼顾历史系统兼容与新业务需求，架构演进复杂度较高
角色解读
- 向首席架构师或技术总监方向发展，主导集团核心技术底座建设
- 深入AI底层技术与行业应用融合，成为垂直领域AI架构专家
- 拓展技术管理边界，带领大型研发团队完成复杂AI平台落地
- 主导企业级大模型开发平台的整体架构设计，覆盖训练、微调、部署及推理全链路
- 规划数据标注处理链与多模态模型能力架构，制定技术标准并统筹自动化与人工标注协同
- 把控项目交付过程中的关键技术风险与里程碑，推动平台能力迭代与技术规范沉淀
- 精通大模型微调技术（SFT/RLHF/DPO）及高效微调方法（LoRA/QLoRA）
- 熟练掌握异构算力下的分布式训练策略与多模态模型架构集成方案
- 具备扎实的平台级架构设计能力，熟悉数据全流程管理与标注工具集成
- 拥有较强的技术攻坚、项目管理及跨团队协作推动能力
申请策略
- 提前了解海尔集团数字化转型战略及智能家电业务线，准备针对性技术落地案例
- 面试中重点展示架构方案的扩展性设计与风险控制思路，而非仅关注单一算法细节
- 突出大模型微调、多模态训练及分布式架构设计的实战项目经验
- 量化展示数据标注平台搭建效率提升、模型推理性能优化等成果
- 强调跨部门协作推动复杂技术项目落地的管理能力与沟通技巧
- 深入研究最新的多模态对齐技术与高效微调框架（如vLLM、DeepSpeed）
- 加强云平台资源调度与异构算力集群管理的工程实践经验
- 提升技术文档撰写与架构决策记录能力，完善方法论沉淀
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化阐述项目背景与个人贡献
- 从业务痛点出发，说明技术选型依据，对比不同方案的优劣与最终决策逻辑
- 强调架构的可观测性、容错设计及长期维护成本，展现全局思维
- 请分享一个你主导的大模型平台架构设计案例，如何平衡性能、成本与扩展性？
- 针对多模态模型训练中的数据瓶颈，你会如何设计数据预处理与标注流水线？
- 在异构算力环境下，如何解决分布式训练中的通信开销与负载均衡问题？
- 如何评估并优化大模型微调后的效果，建立怎样的反馈闭环机制？
- 复习分布式训练原理（数据/模型/流水线并行）及主流框架实现细节
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
海尔作为上市巨头提供具有竞争力的薪酬与完善的福利体系，虽未明确披露具体数字，但架构师职级在当地市场具备较强吸引力。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦大模型与多模态前沿技术，提供全链路架构设计机会，技术成长路径清晰且契合行业高增长方向。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SFT、RLHF、DPO、LoRA、QLoRA、多模态对齐、分布式训练、GPU/NPU
业务类型cost_center
工作生活
60中等
传统制造企业节奏相对稳健，但架构师岗位需应对技术攻坚与项目交付压力，工作强度中等偏上。
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
70中等
致力于构建企业级AI基础设施，推动制造业数字化转型，具备明确的产业价值与技术使命感。
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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