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AI科学家（AI 架构师）
AI科学家（AI 架构师）
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Ai治理
Sft/Rlhf/Dpo
多智能体协同
多模态
大模型
强化学习
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
核心AI架构岗，技术前沿且发展天花板高，商业价值导向明确，适合追求技术突破与行业影响力的顶尖博士。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
4万
比人工智能中位数低
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 2650 个在招 · 其中人工智能 约 120 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 340 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级AI智能体应用的顶层架构设计与大模型应用技术方向引领
你需要构建面向核心业务场景的智能体应用体系，推动前沿大模型技术从概念走向生产落地，并主导关键技术攻关与产学研合作
最低要求
届博士研究生，计算机、人工智能、机器学习等相关专业，在大模型、智能体、多模态、强化学习等方向有深入研究，有顶会/顶刊论文发表记录
深入理解Transformer原理及大模型训练、推理、对齐机制，有模型微调（SFT/RLHF/DPO）或AI类系统工程实践经验
精通Agent主流架构范式，有复杂智能体应用从设计到落地的全链路经验
具有 AI 能力沉淀为可复用工程体系的思考设计能力，覆盖模型工程、智能体工程与 AI 治理（安全 / 合规 / 可审计）
对多智能体协同、自进化、多模态融合等方向有独立判断力，有效把握技术趋势
持续跟踪大模型与智能体国际前沿，能结合业务痛点沉淀技术方法论，推动创新从概念走向生产落地
有带领技术团队或主导重大课题、关键技术攻关的经验，具备跨角色协作能力和对外技术影响力
工作职责
企业级AI 智能体（Agent）应用的顶层架构设计，引领大模型应用技术方向，构建面向核心业务场景的智能体应用体系
把握主流大模型的能力边界与调用范式，建立模型选型、评测与迭代机制，推动快速技术转化
构建并演进企业级 AI 应用工程体系，覆盖模型工程、智能体工程、AI 治理（安全/合规/可审计），沉淀可复用最佳实践
制定 AI 应用与工程的技术规范、设计模式、接口标准与质量基线，指导算法与工程团队落地，建立从数据、模型、服务到效果评估的闭环机制
跟踪大模型与智能体领域前沿（多智能体协同、自进化、Agentic、多模态等），结合公司业务沉淀技术方法论，推动创新应用从概念走向生产落地
主导关键技术攻关与重大课题立项，推动产学研合作与外部技术生态建设，产出高质量论文、专利，构建公司在行业内的技术影响力
协同产品与交付团队识别高价值 AI 应用场景，主导核心项目技术方案与交付，将前沿技术转化为可量化的商业价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势显著，依托庞大的业务场景和数据资源，AI技术落地空间广阔
- 处于大模型与智能体技术前沿，能接触并主导企业级核心AI架构设计，技术含金量高
- 提供相对稳定的职业发展路径和完善的福利保障体系
- 推动前沿技术创新和敏捷迭代可能面临流程较长、跨部门协同成本高的问题
- 适合拥有顶尖学术背景、渴望在大型企业中推动AI技术规模化落地，且具备较强技术领导力与跨部门协同能力的博士毕业生
缺点 / 挑战
- 要求将前沿技术转化为可量化的商业价值，面临技术理想与业务现实之间的平衡压力
角色解读
- 从技术专家向AI首席科学家或技术VP方向发展，主导公司级AI战略
- 在产学研结合中积累行业影响力，成为大模型与智能体领域的领军人物
- 负责企业级AI智能体应用的顶层架构设计，引领大模型应用技术方向
- 构建并演进企业级AI应用工程体系，制定技术规范与质量基线，指导团队落地
- 主导关键技术攻关与产学研合作，推动前沿大模型与智能体技术从概念走向生产落地
- 深厚的AI理论基础，精通Transformer原理、大模型训练推理及Agent主流架构范式
- 具备复杂智能体应用全链路落地经验，以及AI能力沉淀为可复用工程体系的设计能力
- 拥有带领技术团队或主导重大课题的经验，具备跨角色协作与对外技术影响力
申请策略
- 关注公司近期的AI战略发布及云网融合相关大模型产品，了解其技术布局与业务痛点
- 重点突出在大模型、智能体、多模态等方向的顶会/顶刊论文发表记录及研究成果
- 详细阐述参与或主导的复杂AI系统工程实践，特别是从设计到落地的全链路经验
- 展示带领技术团队或主导重大课题的经历，体现技术领导力与产学研合作能力
- 深入了解通信行业的核心业务场景，思考大模型与智能体在客服、网络运维、政务等场景的落地方案
- 补充AI治理（安全/合规/可审计）及企业级工程体系建设的相关知识
面试指南
- 采用STAR法则，突出在复杂项目中的架构设计思路、技术难点攻克及最终业务收益
- 结合理论与工程实践，从模型能力边界、成本、业务适配度等多维度构建评估框架
- 请分享一个你主导的复杂智能体应用从设计到落地的全链路案例，遇到了哪些技术挑战？
- 如何评估和选择主流大模型？请谈谈你对模型选型、评测与迭代机制的理解
- 在企业级AI应用工程体系中，如何平衡技术创新与AI治理（安全/合规/可审计）？
- 结合通信行业的业务场景，你认为大模型和智能体最具商业价值的应用方向是什么？
- 系统梳理自己在Transformer、大模型微调、Agent架构等方面的技术深度，准备应对底层原理拷问
- 提前了解公司的数字化转型战略及云网AI产品矩阵，准备针对性的技术落地构想
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位为博士校招核心AI岗，要求顶会论文与全链路落地经验，薪资处于市场中上水平，且福利保障体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
岗位处于大模型与智能体技术最前沿，能主导企业级AI架构设计并推动产学研合作，技术成长与行业影响力空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、大模型、Transformer、多智能体协同、多模态、强化学习、SFT/RLHF/DPO
成长机会产学研合作、技术影响力、主导重大课题
业务类型profit_center
工作生活
65中等
该岗位作为核心AI架构岗且要求主导重大课题，工作强度与压力可能不小，JD未明确提及办公模式与WLB相关信息。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
依托大型通信运营商平台，推动AI技术赋能千行百业，具有较强的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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