联想
Solution Architect
Solution Architect
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
信息技术与基础设施
Agentic Ai
Api
Cloud-Native
Llm
Prompt Engineering
Ai/Ml Ops
AI 估算 · 30k–50k
岗位要求高，需深度掌握云原生和AI技术，北京联想薪资有竞争力，结合市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位作为解决方案架构师，负责将业务需求转化为可行的Agentic AI解决方案，设计并监督实施，确保技术标准一致性
你将与业务团队紧密协作，制定技术标准，并管理合作伙伴生态系统，是技术架构的核心推动者
最低要求
Mastery of cloud-native architecture (AWS, Azure, GCP), microservices, and APIs.
Deep technical knowledge of AI/ML Ops, LLM APIs, and prompt engineering.
Strong ability to create clear technical documentation and communicate complex designs to diverse audiences.
Proven vendor and partner management experience.
Strategic thinking balanced with practical, hands-on problem-solving.
工作职责
Requirements Analysis & Business Alignment: Collaborate with business teams to analyze requirements, translating business needs into feasible Agentic AI solution specs; Validate requirement feasibility with stakeholders, aligning solution design with business goals.
Agentic AI Solution Architecture Design & Documentation: Design comprehensive, reusable Agentic AI solution architectures (data flows, model integration, tool use, orchestration, monitoring); Compile and maintain clear, developer-friendly architecture design docs.
Technical Standards Formulation & Implementation Oversight: Establish and maintain a repository of approved Agentic AI design patterns, technical standards, coding guidelines, and blueprints; Oversee standard implementation to drive standardized development, ensuring solution consistency and quality.
Technology Partner Ecosystem Management: Lead onboarding of key tech vendors/platforms (per DT/IT whitelist, e.g., LLM, agent dev vendors); Manage ongoing technical partner relationships to support Agentic AI solution development.
Technical Guidance & Architecture Review: Provide hands-on architectural guidance to function teams for Agentic AI development; Conduct formal architecture reviews for major initiatives to ensure standard compliance.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处AI前沿领域，接触Agentic AI等最新技术，技术积累快
- 联想作为全球科技巨头，平台资源丰富，项目影响力大
- 职位涉及架构设计全流程，技能积累全面
- 技术复杂度高，需要持续学习最新AI框架和工具
- 需协调多方利益，沟通成本大，对软技能要求高
- 工作强度可能较大，需在快速迭代中保持架构一致性
- 适合有深厚技术背景、善于沟通和战略思考的技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可晋升为首席架构师或技术总监，主导更大规模架构
- 也可转向AI产品管理或技术咨询，拓展业务视野
- 在联想内部可参与核心AI平台建设，提升行业影响力
- 与业务团队协作分析需求，将业务需求转化为可行的Agentic AI解决方案规格
- 设计可复用的Agentic AI架构，包括数据流、模型集成、工具使用和监控
- 制定技术标准和编码指南，监督实施确保质量与一致性
- 管理技术合作伙伴生态系统，引入并维护供应商关系
- 精通云原生架构（AWS, Azure, GCP）、微服务和API设计
- 深入了解AI/ML Ops、大语言模型API和提示工程
- 出色的技术文档编写和复杂设计沟通能力
- 具备供应商和合作伙伴管理经验
申请策略
- 研究联想在AI领域的战略方向和已有产品，面试中体现业务理解
- 准备一个架构设计案例，展示从需求分析到方案实现的全流程
- 突出云原生架构设计经验和具体项目案例（如从零搭建微服务架构）
- 强调AI/ML项目经验，特别是LLM、Agent或RAG相关落地案例
- 展示技术领导力和跨团队协作成果，如推动技术标准落地
- 补充Agentic AI相关理论和实践，如ReAct、Plan-and-Execute模式
- 熟悉主流云平台AI服务（如AWS SageMaker、Azure AI）
- 学习提示工程和模型微调，提升对LLM的驾驭能力
面试指南
- 使用STAR法则：清晰描述场景、任务、行动、结果
- 强调权衡取舍：解释为什么选择某技术而非其他，体现决策依据
- 结合具体技术栈：用实例展示你的实践深度
- 请描述一个你设计的复杂AI系统架构，并解释关键技术选型
- 如何处理业务需求与技术实现之间的冲突？请举例说明
- 如何确保多个AI Agent的协调与监控？你会采用哪些技术方案？
- 你如何评估和选择技术供应商？标准是什么？
- 请谈谈你对Agentic AI的理解以及未来发展趋势
职位点评
68
综合评分
联想解决方案架构师，聚焦前沿Agentic AI，技术成长强，薪资竞争，WLB一般。
更适合这类人
适合追求技术前沿和职业发展，对工作生活平衡要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值80
薪资福利
60中等
职位未披露具体薪资福利，但联想作为上市公司薪资通常有竞争力，具体需面议。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
80较高
职位聚焦前沿Agentic AI技术，技术成长空间大，但未明确提及晋升路径和培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、Cloud-Native、AWS、Azure、GCP、Microservices、API、AI/ML Ops、LLM、Prompt Engineering
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为北京，未提及灵活办公或WLB信息，可能需现场办公且强度不低。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
AI行业高速增长，职位参与前沿技术落地，具有一定社会价值，但未提及使命导向。
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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