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Senior Analyst (大模型算法) - CTO- GDC -Chongqing(107298)税务与商务咨询
立即应聘

Senior Analyst (大模型算法) - CTO- GDC -Chongqing(107298)税务与商务咨询

发布于 1 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 2.5–4.0万 · AI 参考估算
重庆市
中级经验
本科
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Agent开发
Nlp
Pytorch
Rag
向量数据库
多模态
大模型 (Llm)

值不值得投

80综合评分

综合评分 80

前沿大模型技术、德勤平台背书、高成长潜力，WLB视项目而定

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

3.3万

与AI算法中位数基本持平

发布情况

正常在招 · 19 天前发布

公司情况

这家公司招聘很活跃

约 510 个在招

职位详情

关于这个职位

负责基于业务场景的多模态大模型Agent全链路研发，构建核心运行环境、技能体系及安全护栏

优化RAG架构与评估反馈闭环，协同业务方推动技术方案的产品化落地，解决复杂推理与工具调用难题

最低要求

计算机、数学、统计学等相关专业本科及以上学历，1年以上大模型应用或Agent开发与落地经验，2年自然语言处理算法优先

对NLP与深度学习有系统深入研究，在对话/问答系统、知识图谱、推荐系统等至少一个领域有真实工程落地经验
对多模态大模型（视觉、语音等）有一定实践认知
精通大模型目前使用的各类框架和组件，包括但不限于Dify，Langchain和RAG，深刻理解Agent推理-行动循环（ReAct）、工具调用（Function Calling）及MCP/A2A等协议
有Skills抽象或插件生态设计经验者优先，具备模型输出约束与稳定系统工程经验者优先
在RAG方向有深入实践，掌握向量数据库（Milvus/Pinecone/Weaviate等）、检索增强策略，能独立完成检索链路的设计与端到端优化
精通python、java、Node.js任一语言，精通Pytorch、TF等深度学习框架，熟悉Linux
能根据业务特点，针对性进行文本语料的标注积累，构建重点领域的核心竞争力
出色的技术视野、思维，良好的沟通能力，能够根据业务特点制定具备行业竞争力的技术发展路线，以技术支撑产品力提升

工作职责

多模态智能体研发：负责基于业务场景的多模态大模型 Agent 全链路研发，设计具备复杂推理、规划与工具使用能力的智能体，推动技术方案的产品化落地

Agent 运行系统与技能体系构建：设计并实现 Agent 层的核心运行环境，包含标准化的 Skills 体系（工具调用、代码执行、知识检索等可复用模块）、多智能体协作编排，以及上下文管理策略，确保 Agent 在复杂场景下稳定、可控地执行长期任务
输出约束与安全护栏设计：构建模型输出的稳定性与可控性机制，包括结构化输出（JSON Mode）、受控解码、内容安全护栏（Guardrails）及输出校验管道，保证 Agent 输出格式严格可靠、逻辑边界受控、行为安全合规
RAG 架构演进与优化：搭建并持续优化 RAG 体系，引入 Agentic RAG、混合检索 等新范式，结合查询重写、重排序等技术，解决长尾知识与多跳推理难题，并负责产品策略的算法侧实现
评估反馈闭环建设：搭建自动化评估与回归验证管线，建立 Agent 输出质量的持续监控和反馈闭环机制，支撑模型与系统的快速迭代
跨团队协作与应用落地：协同业务方与产品经理，针对不同场景设计端到端 Agent 产品方案，推动技术到用户价值的快速转化
技术前瞻：跟踪大模型、多模态、记忆机制、长上下文等前沿方向，建设以用户反馈为核心的语料闭环，沉淀领域核心竞争力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触最前沿的大模型与Agent技术，技术栈领先
  • 德勤平台资源丰富，项目场景多样，有助于积累大型落地经验
  • 国际化视野，有机会参与全球交付中心的协作，提升职业竞争力
  • 技术迭代极快，需要保持高强度的学习和适应能力
  • 需兼顾技术研发与业务落地，对沟通协作能力要求高

缺点 / 挑战

  • 咨询行业节奏较快，可能面临一定的交付压力
  • 适合对大模型Agent技术有浓厚兴趣，具备扎实工程能力，且希望在知名平台挑战前沿技术的资深算法工程师

角色解读

  • 成为大模型Agent领域的专家，主导前沿技术研究与落地
  • 向技术负责人或架构师方向发展，带领团队攻克复杂技术难题
  • 拓展至AI产品管理或技术咨询方向，连接技术与业务价值
  • 研发多模态大模型Agent，设计具备复杂推理和工具调用能力的智能体系统
  • 构建Agent的运行环境、技能体系（Skills）及安全护栏，确保系统稳定可控
  • 优化RAG架构，引入Agentic RAG等新范式，解决长尾知识和多跳推理问题
  • 搭建自动化评估与反馈闭环，协同业务方推动技术落地
  • 精通大模型框架（LangChain/Dify等）及Agent协议（ReAct/Function Calling/MCP）
  • 深入理解RAG架构，熟练掌握向量数据库及检索优化策略
  • 扎实的编程基础（Python/Java/Node.js）及深度学习框架（PyTorch/TF）
  • 具备NLP、多模态或相关领域的工程落地经验

申请策略

  • 准备具体的Agent开发案例，详细说明技术选型、难点及解决方案
  • 关注德勤在数字化转型方面的最新动态，展现对业务的理解
  • 突出大模型Agent相关的实战项目经验，特别是复杂推理、工具调用等场景
  • 强调RAG架构优化成果，如检索准确率提升、延迟降低等量化指标
  • 展示对前沿协议（MCP/A2A）的理解及实际应用能力
  • 深入学习LangChain/LlamaIndex等主流框架的高级特性
  • 掌握向量数据库的性能调优及混合检索策略
  • 了解多模态大模型的最新进展及应用案例

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
  • 结合理论原理与实际案例，展示技术深度
  • 强调问题解决思路及最终的业务价值
  • 请详细介绍你之前项目中Agent的设计思路及遇到的挑战
  • 如何优化RAG系统的检索效果？有哪些具体技术手段？
  • 你对MCP/A2A协议的理解是什么？在实际应用中如何解决兼容性问题？
  • 如何设计Agent的安全护栏以确保输出内容的合规性？
  • 在多模态场景下，如何处理不同模态数据的对齐与融合？

职位点评

薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75

薪资福利

85较高

德勤作为上市巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，尤其在高端技术领域薪资处于行业中上水平。

薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）

成长发展

90较高

该岗位聚焦于大模型Agent这一前沿技术领域，技术栈先进，成长空间巨大，非常适合追求技术突破的专业人士。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、多模态、LangChain、PyTorch、向量数据库
业务类型profit_center

工作生活

60中等

JD未明确提及工作模式，但咨询行业通常节奏较快，可能存在一定的工作强度。不过德勤整体WLB相对较好，具体取决于项目组情况。

工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

75中等

通过技术创新帮助客户实现数字化转型，具有一定的社会价值和行业影响力，符合专业人士的职业成就感需求。

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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