国家电投
AI架构工程师（智慧管理部-直管）
AI架构工程师（智慧管理部-直管）
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
Rag
Tool Calling
大模型
微服务
智能体
系统架构设计
非结构化数据处理
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
大型能源央企AI架构岗，技术栈前沿且平台稳定，适合追求技术深度与业务落地的资深人才。
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
4万
比架构师中位数低
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 250 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 架构师 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI能力在管理数字化业务系统中的落地，包括智能问答、检索等场景的识别与融合，以及非结构化数据处理和知识库构建
同时需要推动AI工具在研发与运维中的应用，并持续跟踪AI技术发展进行能力引入与优化
最低要求
计算机、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，具有5年以上软件开发、系统架构或AI应用相关工作经验
熟悉大模型基本原理及主流大模型技术体系，了解模型部署、推理、调用及应用开发方式
熟悉RAG、Embedding、知识库、智能体、Tool Calling等大模型应用关键技术，具备相关项目实践经验
具备较强的系统架构设计能力，能够结合业务需求完成AI应用技术架构、技术选型及集成方案设计
熟悉微服务、API、数据库、消息中间件等常用企业应用技术，具备AI能力与现有业务系统集成经验
了解大模型应用的性能、安全、成本及可靠性等工程化问题，具备相关分析和解决能力
具备较强的技术方案编写、沟通协调和问题分析能力，能够推动AI技术方案落地
工作职责
负责AI能力在管理数字化业务系统中的应用落地，提升系统智能化水平
结合业务场景，识别适合AI应用的场景（如智能问答、智能检索、自动分析等），推动能力落地
参与AI相关功能设计，将AI能力与现有系统功能进行融合
负责非结构化数据（文档、知识库、日志等）的整理与处理，支撑AI应用
参与构建系统知识库，支撑智能问答、辅助决策等能力
参与代码吸收及系统分析工作，探索AI在代码理解、问题定位等场景中的应用
推动AI工具在研发与运维中的应用（如代码辅助、问题分析、自动巡检等）
持续跟踪AI技术发展，结合实际业务场景进行能力引入与优化
优先资格
具有企业级AI平台、大模型应用、知识库或智能体项目建设经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托大型能源央企的丰富业务场景与数据资源，能接触到企业级大模型落地的核心实践
- 技术栈前沿，涵盖大模型、RAG、智能体等当前热门AI技术，技术成长空间大
- 平台稳定性高，福利体系完善，职业发展前景广阔
- 传统能源企业的数字化转型可能面临业务系统复杂、历史包袱重的问题，AI技术与现有系统的融合难度较大
- 需要较强的跨部门沟通与推动能力，以克服大型组织内部的技术落地阻力
- 具备扎实系统架构能力且对大模型应用有深入实践，希望在大型政企平台推动AI技术落地的资深技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI技术专家、首席架构师方向发展，深入掌握企业级大模型落地核心技术
- 可转型为数字化转型技术负责人，统筹大型企业的智慧管理与AI战略规划
- 负责AI能力在管理数字化系统中的落地，设计智能问答、检索等场景的融合方案
- 处理非结构化数据并构建系统知识库，推动AI工具在研发与运维中的应用
- 持续跟踪前沿AI技术，结合实际业务场景进行能力引入与系统架构优化
- 熟悉大模型原理及RAG、Embedding、智能体等关键技术，具备相关项目实践经验
- 具备较强的系统架构设计能力，熟悉微服务、API等常用企业应用技术及集成方案
- 了解企业级AI平台及大模型应用的性能、安全与工程化问题，具备跨部门沟通推动能力
申请策略
- 了解国家电投的业务板块及智慧管理部的具体职能，在面试中展现对传统企业AI落地难点的深刻理解
- 突出大模型应用（如RAG、智能体等）的实际项目经验，以及将AI能力与现有企业级系统集成的架构设计案例
- 强调非结构化数据处理与知识库构建的实战成果，以及推动AI工具在研发运维中提效的具体指标
- 深入学习大模型工程化部署、性能优化及安全性保障技术，完善企业级AI架构知识体系
- 了解能源或大型国企数字化转型的行业背景与痛点，准备针对性的业务融合解决方案
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出业务场景痛点、技术选型考量（如RAG与微调的选择）、系统集成方案及最终的业务价值
- 在回答架构设计问题时，遵循‘需求分析-技术选型-集成方案-工程化保障-效果评估’的逻辑框架
- 请分享一个你主导的大模型应用（如RAG或智能体）落地项目，遇到了哪些工程化挑战及如何解决？
- 如何将AI能力与现有的微服务架构及业务系统进行深度融合？
- 在处理非结构化数据构建知识库时，如何保证数据质量与检索准确率？
- 在大型企业中推动AI工具在研发运维中的应用，你会采取哪些策略？
- 复习大模型应用开发的主流框架（如LangChain、LlamaIndex）及企业级集成方案，准备相关代码或架构图
- 了解国家电投近期的数字化转型战略与智慧管理成果，思考AI技术在其具体业务中的切入点
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
80较高
大型央企背景，薪资福利体系完善且稳定，AI架构师岗位薪资处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
85较高
处于大模型技术落地前沿，能积累丰富的企业级AI架构与工程化经验，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Embedding、智能体、Tool Calling、微服务
成长机会持续跟踪AI技术发展
业务类型cost_center
工作生活
70中等
央企背景通常工作节奏相对规律，但AI架构落地及跨部门推动可能带来一定的工作压力。
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
75中等
参与大型能源央企的数字化转型与智慧管理建设，具有较高的行业价值与社会意义。
行业发展稳定成熟行业
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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