中国平安
AI平台研发组长（系统架构师）
AI平台研发组长（系统架构师）
发布于 3 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Agent开发
Ai架构设计
Rag
团队管理
大语言模型
微服务
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
平安大厂背景、前沿AI技术栈、高薪潜力，但工作强度较大，适合寻求技术突破的管理型人才
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
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 13020 个在招 · 其中架构师 5 个
市场机会
选择适中
成都 · 架构师 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
负责平安AI智能体中台及企业级AI应用的整体技术架构设计与工程体系建设，主导Agent核心能力开发
同时推动AI驱动的研发模式转型，搭建智能化内部工程平台，并带领团队进行技术攻坚与人才培养，确保系统高可用与高性能
最低要求
AI专业：熟悉LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen等主流AI开发框架
熟悉企业知识工程、RAG、Agent等技术体系
软件工程：精通Java、Python、Vue等前后端技术栈，熟悉微服务、分布式架构、高并发高可用及云原生体系
具备大型复杂系统从0到1架构设计与体系化治理经验，有企业级框架封装、性能优化及安全合规经验
学历与经验：本科及以上学历，计算机相关专业，5年以上系统开发经验（含3年以上AI产品或AI应用框架开发经验）
有企业级智能体、知识工程、智能语音呼叫中心经验者优先
有银行/保险/金融领域架构师经验者优先
传帮带能力：具备优秀的技术指导与团队培养能力，善于沉淀技术经验、梳理开发规范
其他：思路清晰，责任心强，具备较强的学习能力与问题解决能力，能承受工作压力，具备良好的沟通协作能力，认同平安企业文化
工作职责
技术规划与架构设计
负责AI智能体中台、知识工程、企业AI应用及智能语音呼叫中心等平台的整体技术架构、技术选型与工程体系建设
结合公司战略制定AI及金融业务领域技术规划与落地方案，推动前沿技术（大语言模型、AI语音模型、Agentic/Graph RAG等）在业务中的创新应用
AI系统与核心技术建设
负责Agent平台核心能力设计与开发（任务规划、上下文管理、记忆系统、知识检索、工具调用、工作流编排等）
负责基于LLM、Agentic RAG、Agent等技术的AI应用与平台建设，保障系统高可用、高性能、可扩展
承担重点AI项目关键技术攻坚，统筹性能、成本、安全与体验，保障应用从验证到上线及持续优化
研发转型与团队建设
推动AI驱动的研发模式转型，结合智能编码助手及Coding Agent能力，构建自动化、智能化的内部工程平台与研发工具链
负责团队人员招聘、培养与技术指导，推动技术分享与规范建设
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI应用落地的前沿，技术栈先进（LLM/Agent），平台资源丰富，能接触大规模企业级场景
- 具备深厚后端基础且对AI前沿技术有热情，同时拥有团队管理经验的技术领导者
缺点 / 挑战
- 需平衡技术创新与业务稳定性，团队管理与技术攻坚双重压力，传统金融机构对新技术的适配挑战
角色解读
- 可向首席架构师、技术总监或AI产品线负责人方向发展，成为兼具业务洞察与技术深度的复合型专家
- 主导AI智能体中台及企业级应用的底层架构设计与技术选型，解决高并发、高可用等技术难题
- 精通Java/Python全栈开发，深入理解LLM、RAG、Agent框架（如LangChain），具备微服务与云原生架构能力
申请策略
- 强调在复杂系统中引入AI提效的实际案例，展现技术领导力与跨部门协作能力
- 突出从0到1的AI系统架构经验，展示在Agent/RAG领域的具体落地成果及性能优化数据
- 深化对LangGraph、CrewAI等最新Agent编排框架的理解，补充金融业务合规与安全相关知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），重点阐述技术选型的决策依据、遇到的瓶颈及解决方案、最终带来的业务价值或效率提升
- 请分享一个你主导的Agent平台架构设计案例，如何权衡灵活性与稳定性？
- 在大模型应用中，如何解决RAG系统的幻觉问题及检索精度提升？
- 如何设计支持高并发调用的AI服务网关？
- 作为组长，你如何推动团队从传统开发向AI辅助开发转型？
- 复习微服务治理、分布式系统设计原理，准备1-2个深入的AI项目复盘案例，了解平安科技在成研的业务布局
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
平安作为上市巨头，薪资虽面议但通常具备市场竞争力，且福利体系完善，稳定性较高。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及最前沿的LLM和Agent技术，且处于AI应用落地的核心位置，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen、Java、Python
业务类型profit_center
工作生活
60中等
金融行业节奏较快，且JD提及“承受工作压力”，WLB可能一般，但成都生活成本相对一线城市较低。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
70中等
通过AI赋能金融业务，提升行业效率与服务体验，具有一定的社会价值和技术使命感。
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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