AI平台架构及解决方案专家

优缺点分析

角色解读

• 可向AI平台技术总监或首席架构师方向发展，负责更大规模的AI基础设施和平台建设
• 可深入大模型研发方向，成为大模型预训练、微调和推理优化领域的专家
• 可向数智化转型咨询或解决方案架构方向拓展，成为企业级AI战略顾问
• 负责跟踪AI前沿技术趋势，结合集团数智化转型战略，规划企业级AI平台的技术方向和发展路线
• 深入理解LLM、多模态大模型及工程化实现，主导大模型微调、推理优化及部署落地实践
• 基于RAG、AI工作流和智能体框架，结合业务场景构建具备自主决策能力的智能体应用
• 对接集团内各算法和工程团队，提供AI平台接入技术支持，推动平台迭代优化，确保解决方案与市场需求匹配
• 精通大模型技术栈，包括LLM、VIT、RAG、AI工作流和智能体框架，熟悉开源模型全流程技术方案
• 熟悉算力集群架构、工程架构以及平台端到端的业务流程，具备平台级产品或商业化经验
• 具备较强的逻辑思维、学习能力和文字材料撰写能力，能够协调内外部资源推动项目成功
• 有ToB机器学习平台产品从0-1孵化、智算中心项目或集团级大型AI平台项目经验者优先

申请策略

• 了解中国化工集团数智化转型战略和现有AI平台建设情况，在面试中展现对业务的思考
• 准备一个完整的AI平台架构设计案例，展示从需求分析到落地的全过程
• 突出大模型全流程技术经验，包括预训练、微调、推理优化和部署落地
• 强调平台级产品或商业化项目经验，特别是ToB机器学习平台从0-1孵化的经历
• 展示智算中心或集团级大型AI平台项目的支撑经验，突出跨团队协调能力
• 强调对AI前沿趋势的洞察和独到见解，体现战略思考能力
• 深入掌握RAG、AI工作流和智能体框架，如LangChain、LlamaIndex等
• 补充算力集群架构和智算中心相关知识，了解大规模分布式训练和推理优化

面试指南

• 采用STAR法则回答项目经验问题，突出背景、任务、行动和结果
• 回答技术问题时，先阐述核心原理，再结合具体业务场景说明应用价值
• 回答战略问题时，体现对行业趋势的理解，并结合公司业务提出可行建议
• 请谈谈你对企业级AI平台架构设计的思路，如何平衡技术先进性和业务落地？
• 你如何理解RAG和智能体在业务场景中的应用？请举例说明
• 在推动集团级AI平台项目时，你如何协调不同部门之间的资源和需求？
• 请介绍一个你主导的AI平台或大模型项目，从0到1的过程和关键挑战
• 如何评估和选择开源大模型？在微调和推理优化方面有哪些实践经验？