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AI原生开发工程师
AI原生开发工程师
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
Agent架构
Ai原生架构
Go
向量数据库
多智能体
大模型
性能与成本优化
评测体系
值不值得投
薪资怎么样
5.5万
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 2260 个在招 · 其中架构师 10 个
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责腾讯AI原生应用的架构设计与技术方案落地，主导大模型工程化架构、向量检索与高可用分布式服务体系建设
同时需要搭建AI产品量化评测体系，并对线上AI服务的稳定性、Token成本与推理性能负责
适合有大模型落地实战经验、能够独立做架构决策的资深工程师
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、大数据、数学等相关专业，有AI原生应用或大模型工程化落地实战经验
深度理解AI原生架构理念，精通Agent架构、多轮对话上下文管理、长短记忆体系、工具调用、任务自主编排、多智能体协作架构设计等
精通Python主力开发语言，熟练使用Go或TS等任意一种语言，扎实的计算机基础
熟练掌握至少2种主流向量数据库，精通向量索引设计、分片存储、扩容迁移、高可用部署、检索性能架构调优
熟悉主流开源或商用大模型（Qwen、LLaMA、DeepSeek、GLM等），可基于业务做模型选型与效果优化方案
精通AI应用高可用分布式架构，熟悉Docker、K8s容器化体系，熟练使用Redis、MQ等中间件，能够设计大规模线上AI服务架构保障高并发场景稳定运行
能够独立设计AI量化评测体系，规划评测数据集、自动化评测流水线等量化指标，用实验与数据驱动AI效果迭代
具备独立撰写架构方案、技术规范、接口设计文档能力，主导架构评审、风险评估，具备跨团队技术推动与技术决策能力
具备架构层面的成本与性能优化实战经验，能够设计方案优化Token消耗、推理耗时、P95或P99延迟、系统吞吐量，有可量化的线上优化成果
工作职责
负责AI原生架构设计、AI技术方案把控及落地，确保与业务目标高度契合
设计大模型工程化架构及性能成本体系
搭建AI产品量化评测体系，规划评测数据集与自动化流水线驱动效果迭代
架构评审与技术决策，对线上AI服务稳定性及技术结果兜底
AI 洞察
优缺点分析
优点
暂无明确优点
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 岗位处于AI原生与大模型工程化的前沿方向，技术积累具备长期复用价值
- 职责覆盖架构决策、评测体系、成本性能优化，能形成完整的端到端技术闭环能力
- 要求跨团队技术推动，有助于锻炼技术影响力和方案落地能力
- 业务与技术结合紧密，架构成果对业务指标有直接可量化体现
- 需要同时兼顾架构先进性、线上稳定性与成本控制，多目标平衡压力较大
- 既要写方案也要对线上结果兜底，技术决策责任重、要求高
- 大模型技术栈迭代快，需要持续跟进新模型、新框架与新范式
- 适合有大模型应用落地经验、喜欢做架构决策并愿意对线上结果负责的资深工程师，尤其是希望在AI工程化方向长期深耕的人
- 纵向成长为团队技术负责人或AI架构专家，牵头更大范围的AI平台与技术标准建设
- 横向可扩展到AI平台工程、模型工程化（训练/推理优化）、AI产品技术管理等方向
- 在业务侧深度绑定后，有机会转向AI技术战略、解决方案架构等更贴近商业目标的角色
- 主导AI原生应用的整体架构设计，把业务目标翻译成可落地的AI技术方案，并对方案结果负责
申请策略
暂无内容
面试指南
暂无内容
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