联想
AI Agent Architect
AI Agent Architect
发布于 大约 19 小时前普通员工/个人贡献者
天津市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Ai Agent
Autogpt
Llm
Openai
全栈开发
分布式系统
Langraph
AI 估算 · 30k–50k
高级AI架构师，天津市场，联想大平台，技能稀缺性强，薪资竞争力高。
职位详情
关于这个职位
该职位是联想的AI Agent架构师，负责领导供应链业务场景中AI Agent及工具的设计与开发，涵盖前后端逻辑
你将驱动大模型应用的工程化与部署，探索LLM在供应链领域的创新应用，并负责核心工具模块与框架的架构设计
需要你与业务方和算法工程师紧密协作，确保技术可行性并推动系统落地
最低要求
熟悉主流AI Agent框架与设计理念，熟练使用LangChain、Langraph、AutoGPT、Harness等工具，具备实际AI工程化经验
理解LLM调用流程、工具使用、OpenAI API规范和提示优化技术
精通React、ToT、Plan & Execute架构设计与实现
具备Agent Memory与Context管理开发经验
精通Python，熟悉高并发多线程开发，有SSE、Socket、流式框架经验，有分布式高并发系统设计经验
精通Django、Flask或FastAPI等主流Python Web框架
精通MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka等中间件
熟悉Vue或React及其核心生态，有ElementUI或Ant Design等UI组件库使用经验
扎实的W3C标准、HTML4/HTML5、CSS2/CSS3、ES5/ES6基础
有Webpack或Vite等构建工具经验，具备性能调优、代码分割和Tree-Shaking实践能力
扎实的计算机科学基础和算法思维
出色的分析和解决问题能力，责任心强，主动性强，团队协作能力好
热衷于追踪AI和全栈技术进展，乐于学习和分享，保持积极沟通态度，能在压力下工作
计算机科学、人工智能、数据科学、软件工程、数学或相关专业本科及以上学历
良好的英语书面和口头沟通能力
年以上软件后端开发经验，其中2年以上AI Agent系统开发经验
有LLM应用开发的实际业务项目经验
有多智能体交互、Agent协作或Agent工程系统的深入研究或项目经验
精通机器学习和深度学习算法，具备仿真或预测项目的建模、设计到实施的端到端经验
有AI+自动化开发经验
工作职责
领导AI Agent及工具的设计、开发与实现，面向供应链业务场景，覆盖前后端逻辑
驱动LLM应用的工程化与部署，包括后端服务，探索大语言模型在供应链领域的创新应用以提升运营效率
负责核心工具/模块和框架的架构，参与系统架构设计和技术决策
与业务利益相关者和算法工程师有效协作，确保技术可行性，提出系统架构方案，推动最优用户体验实现
领导和参与AI应用、工具及AI构建块的设计与开发
参与或领导故障排除和性能优化工作，确保系统的可用性、稳定性和可扩展性
参与或领导团队技术基础设施建设，持续提升全栈工程效率并优化业务体验
优先资格
硕士或博士学位优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿（AI Agent、LLM、全栈），技能积累价值高
- 联想作为跨国巨头，平台稳定、资源丰富，项目影响力大
- 供应链场景复杂度高，能锻炼系统架构和业务理解能力
- 天津生活成本低于一线城市，薪资竞争力相对较强
- 作为架构师需承担技术决策责任，对问题定位和性能优化要求高
- 适合有多年后端和AI开发经验、热爱全栈技术、希望在大型企业深入供应链AI场景的资深工程师
缺点 / 挑战
- 要求全栈能力，前端+后端+AI，技能跨度大，持续学习压力大
- 供应链业务逻辑复杂，跨部门协作沟通成本较高
角色解读
- 可向AI架构专家或技术总监方向发展，主导更大规模的AI系统
- 有机会深入供应链领域，成为业务+技术的复合型专家
- 在联想大平台积累AI工程化经验，未来可跳槽至互联网大厂或创业公司担任技术负责人
- 领导AI Agent系统的架构设计与开发，针对供应链场景实现前后端功能
- 驱动大语言模型（LLM）应用的工程化落地，包括后端服务开发与性能优化
- 负责核心框架与工具模块的设计，参与技术决策并推动系统可扩展性
- 与业务团队和算法工程师协作，确保技术方案可行并持续提升用户体验
- 精通AI Agent框架（LangChain、Langraph等）及LLM调用与优化
- 扎实的全栈能力，Python后端（Django/FastAPI）与前端（React/Vue）均需掌握
- 熟悉分布式系统、高并发开发及中间件（Redis、Kafka、MySQL等）
- 良好的英文沟通能力和算法思维，能独立解决复杂技术问题
申请策略
- 在求职信中表达对AI技术推动供应链效率的热情，结合联想产品方向
- 提前了解联想供应链业务特点，面试中展示业务理解力
- 突出AI Agent相关项目经验，特别是使用LangChain等框架的落地案例
- 展示全栈开发能力，前后端项目要体现架构设计和性能优化成果
- 强调分布式系统、高并发处理的经验，以及中间件使用细节
- 附上LLM应用开发的具体成果，如生产效率提升数据
- 若缺乏前端经验，尽快学习React或Vue基础，完成一个小型全栈项目
- 深入学习LangChain和Langraph的高级用法，参与开源社区或实践项目
面试指南
- 使用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果
- 对比不同技术方案的优缺点，展示决策过程
- 结合具体指标说明性能优化效果
- 请描述一个你设计并实现的AI Agent系统，包括架构、挑战和解决方案
- 如何优化LLM的推理性能和成本？你用过哪些技术？
- 在分布式系统中，如何保证数据一致性和系统可用性？
- 你如何与业务方沟通技术方案？举例说明
- 谈谈你对Agent Memory和Context管理的理解，如何在项目中实现？
职位点评
72
综合评分
联想天津AI Agent架构师，前沿技术栈，薪资面议但发展空间大，WLB一般。
更适合这类人
最看重技术成长和前沿技能积累的求职者
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
联想作为上市巨头，薪资在天津具有竞争力，但未在JD中明确薪资范围，福利需面议。整体补偿性中等偏上。
薪资信号面议 (30K-50K/月)
成长发展
85较高
技术栈前沿（AI Agent、LLM、全栈），成长空间大，但JD未明确提及晋升或培训机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangChain、LLM、AutoGPT、React、Vue、Django、FastAPI、MySQL、Redis、Kafka、分布式系统
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，未提及弹性工作或远程选项，天津生活节奏相对舒适，但通勤和加班情况未知。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
供应链智能化具有社会效率提升意义，但联想作为成熟企业，创新节奏可能偏稳健。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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