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OceanBase-AI应用交付架构师-OceanBase
OceanBase-AI应用交付架构师-OceanBase
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架构师
架构师
Ai/Ml
CI/CD
Llm
Rag
大模型集成
架构设计
知识图谱
视觉识别
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心业务线、前沿AI技术栈、薪资极具竞争力，但项目交付压力较大，WLB未明确。
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
6万
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 730 个在招 · 其中架构师 13 个
市场机会
选择面较广
北京 · 架构师 · 约 110 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将前沿AI技术转化为企业级应用解决方案，主导大模型集成、RAG系统等核心技术组件的架构设计与落地
你需要深度理解业务需求，制定技术标准并指导研发团队，确保AI项目从需求分析到上线运维的高质量交付
最低要求
计算机科学、软件工程或相关专业本科及以上学历
年以上软件架构设计经验，其中至少2年专注于AI/ML项目交付
熟悉LLM、Agent、视觉识别、知识图谱等领域
具有丰富的医疗、教育、新零售、金融等垂直行业经验
工作职责
主导AI应用项目的技术架构设计，包括大模型集成、RAG系统设计、数据处理流水线等核心技术组件
设计可扩展的AI应用架构，确保系统高性能、高可用性
制定技术标准和开发规范，指导研发团队实施
负责技术选型，评估和引入合适的AI框架和工具链
建立CI/CD流水线，实现AI模型的自动化部署和监控
设计容灾备份方案，保障业务连续性
与技术研发、产品管理、运维团队紧密合作，确保技术方案的有效实施
定期组织技术培训，提升团队AI技术能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术落地的核心位置，能够深度参与大模型、Agent等前沿技术的工程化实践，技术含金量高
- 依托庞大的业务场景与数据资源，有机会在金融、医疗等关键行业打造标杆级AI应用
- 作为连接技术与业务的桥梁，能够全面提升技术视野、业务理解力及跨团队协同领导力
- AI技术迭代极快，需要持续投入大量精力跟进前沿技术，并保持技术选型的敏锐度
- 适合具备扎实架构功底、对AI前沿技术有浓厚兴趣，且渴望在复杂业务场景中推动技术落地的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 企业级AI应用落地面临诸多工程挑战（如高可用、容灾、性能优化），对系统架构设计的严谨性要求极高
角色解读
- 向首席架构师或技术专家方向发展，成为AI应用落地领域的顶尖技术领袖
- 转型为技术管理岗，如技术总监或CTO，负责更大规模的技术团队与业务线战略规划
- 主导AI应用项目的整体技术架构设计，涵盖大模型集成、RAG系统及数据处理流水线等核心组件
- 负责技术选型与标准制定，建立CI/CD流水线以实现AI模型的自动化部署、监控及容灾备份
- 作为技术与业务的桥梁，协同产品、研发和运维团队，推动AI项目从需求分析到上线运维的全生命周期落地
- 具备扎实的计算机与软件工程基础，拥有5年以上架构设计经验及至少2年AI/ML项目交付经验
- 深入理解LLM、Agent、视觉识别、知识图谱等前沿AI技术，并能将其转化为可扩展的企业级应用
- 熟悉医疗、教育、新零售或金融等垂直行业的业务逻辑，具备将技术与行业场景深度结合的能力
申请策略
- 提前了解OceanBase数据库在AI场景下的应用优势，思考如何将AI应用与底层数据库技术更好结合
- 准备1-2个在复杂业务场景中解决技术难题或推动跨部门协作的深度案例，以展现架构师的综合能力
- 重点突出主导过的AI/ML项目架构设计经验，特别是大模型集成、RAG系统或Agent开发的实际落地案例
- 量化项目成果，如系统性能提升指标、高可用性设计（容灾备份）及CI/CD自动化部署的效率提升
- 强调在医疗、教育、新零售或金融等垂直行业的业务理解与技术赋能经验
- 深入学习大模型微调、RAG高级检索策略及Agent编排框架，保持技术前沿性
- 强化云原生架构、高并发系统设计及DevOps/MLOps工程化能力，提升系统的高可用与可扩展性
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂场景下的架构决策过程、技术权衡及最终业务收益
- 对于技术挑战类问题，按照'问题定义 -> 方案对比与选型 -> 核心难点攻克 -> 监控与优化'的逻辑展开，展现系统性思维
- 请分享一个你主导过的最复杂的AI应用架构设计案例，你是如何保证系统的高性能与高可用性的？
- 在LLM或RAG系统落地过程中，你遇到过哪些工程化挑战？是如何通过架构设计或技术选型解决的？
- 针对金融或医疗等对数据安全和准确性要求极高的行业，你在设计AI应用时如何确保合规与容灾？
- 你如何制定AI项目的技术标准和开发规范？在指导研发团队实施时遇到过哪些阻力，如何克服？
- 复习并梳理大模型应用开发的核心技术栈（如向量数据库、RAG优化策略、Agent框架），准备相关的技术深度解析
- 了解蚂蚁集团及OceanBase的最新业务动态和技术战略，思考AI技术如何赋能其核心数据库产品或行业解决方案
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
85较高
作为资深架构师岗位，薪资水平处于市场前列，且通常具备完善的福利体系与长期激励。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
岗位聚焦AI前沿技术的工程化落地，技术栈极具前瞻性，且能深度接触多行业核心业务，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、大模型集成、知识图谱、视觉识别、CI/CD
成长机会定期组织技术培训
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式与WLB相关信息，但资深架构师岗位通常面临较高的项目交付压力与跨团队协同需求。
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AI技术赋能医疗、教育、金融等关键行业，推动企业级应用落地，具有较高的社会价值与行业影响力。
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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