国家电投
人工智能技术平台开发资深工程师（研发中心-直管）
人工智能技术平台开发资深工程师（研发中心-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平台工程
平台工程
Ai平台架构
Cuda
Gpu/Npu
Mlops
Python/Go/C++
云原生
分布式训练
模型推理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
集团级AI平台架构岗，技术前沿、成长性强，薪资与WLB信息未披露。
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
6.0万
比平台工程中位数高
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 590 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 平台工程 · 48 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责国家电投人工智能技术平台的总体架构设计与演进，主导算力调度、分布式训练、推理引擎等AI Infra核心组件研发，并推动模型开发、交付、运维一体化落地
需要统筹异构GPU/NPU资源池与云原生AI平台建设，指导团队并协同算法、业务和运维团队支撑集团级AI应用
最低要求
学历要求：硕士研究生及以上学历，数学类、自动化类、计算机类、电子信息类、人工智能类等相关专业
工作经验：10年及以上工作经验，5年以上云计算、大数据平台或AI基础设施相关领域开发或架构设计经验
AI基础设施经验：具有AI基础设施核心组件开发或平台建设经验，包括但不限于AI算力管理调度、分布式训练框架、模型推理引擎、机器学习平台(MLOps)、GPU虚拟化、AI存储加速等至少一个领域
主流AI技术栈：深入了解主流AI技术栈，深入掌握Kubernetes、Docker等容器化技术，深入理解NVIDIA GPU架构及CUDA编程环境，熟悉Ascend NPU架构及CANN编程环境，对ROCE、RDMA、InfiniBand等高性能网络技术有深入理解和优化经验
编程语言与开发工具：具备极其扎实的编程能力，精通Python/Go/C++/Java（至少一种）语言，深入理解PyTorch、TensorFlow、MindSpore等主流深度学习框架的底层原理与优化
熟练使用通义灵码、文心快码等国内主流AI编程助手，具备丰富的云原生应用架构设计经验
AI开发流程：深入理解AI开发全流程（数据管理、模型训练、模型评估、模型发布与服务），对MLOps理念有深刻理解，熟悉Kubeflow、KubeRay、KubeSphere等云原生AI平台开源技术
平台化思维：具备卓越的平台化、服务化思维，能抽象AI场景共性需求（如算力资源隔离、任务优先级调度、分布式训练容错），设计高兼容、可扩展的AI平台架构，支撑多团队、多框架、多场景的AI应用
大规模系统经验：具有大规模分布式系统或高性能计算（HPC）平台的研发或运维经验
公有云AI服务：熟悉主流公有云的AI基础设施与服务架构，至少深度了解一家国内主流云厂商（阿里云、火山引擎、腾讯云、百度智能云、京东云）的全栈AI Infra体系，对国产异构适配体系熟悉并有实践经验
需求分析与设计：具备出色的需求分析与系统设计能力，能够深刻理解算法工程师和数据科学家的痛点，将业务需求转化为平台技术能力，提升整体AI研发效率
问题排查能力：具备卓越的逻辑思维与问题排查能力，能够快速定位复杂的分布式系统故障（如环境问题、性能瓶颈、网络故障等深层次问题）
沟通与学习：卓越的学习能力与跨团队沟通协调能力，能够有效联动算法、业务开发、运维团队，共同推动AI平台能力在业务场景中的落地与持续优化
工作职责
负责人工智能技术平台的总体架构设计与演进规划，制定技术栈标准与开发规范，确保平台技术领先性与工程质量
主导AI平台核心组件（如算力调度、分布式训练框架、模型推理引擎等）的架构设计与技术攻坚，解决复杂技术难题
推动AI应用体系建设与落地，实现模型开发、交付、运维的一体化与自动化，提升AI研发效能
负责异构算力（GPU/NPU）资源池的架构设计与性能优化，支撑大规模分布式训练与高并发推理场景
跟踪云原生、AI Infra、大模型工程化等前沿技术，引入并落地适用于公司业务的技术方案与最佳实践
指导初、中级工程师进行技术开发与问题排查，组织技术分享与培训，提升团队整体技术能力
与算法、业务开发、运维等多团队协同，推动AI平台能力在集团级项目中的落地与持续优化
优先资格
数学类、自动化类、计算机类、电子信息类、人工智能类等相关专业优先
有从0到1主导AI平台建设项目落地经验者优先
熟悉Kubeflow、KubeRay、KubeSphere等云原生AI平台开源技术，并有实际改造经验者优先
熟悉分布式存储（如Lustre、GPUDirect Storage）或高性能网络优化者优先
加分项：具备混合云或多云架构下的AI平台建设经验
熟悉MLOps工程落地实践，能够推动算法开发流程标准化和自动化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术方向处于AI Infra、云原生、大模型工程化前沿，架构设计与核心组件攻坚空间大
- 岗位为研发中心直管，面向集团级平台和多业务场景，平台化影响力较强
- 涉及GPU/NPU异构算力、高性能网络、MLOps等稀缺技术栈，有利于长期技术积累
- 有指导初、中级工程师和组织技术分享的职责，可锻炼技术带教与跨团队协作能力
- 大规模分布式系统、异构算力与高性能网络问题排查复杂，对技术深度和逻辑能力要求高
- JD未披露薪资、办公模式与WLB信息，实际工作节奏和福利待遇需在面试中重点确认
- 适合具备深厚AI基础设施与平台架构经验、希望主导集团级AI平台建设，并能接受跨团队协同与技术攻坚的资深技术人
缺点 / 挑战
- 需要同时理解算法、业务开发、运维等多方诉求，平台抽象与协同难度较高
角色解读
- 可在AI Infra、云原生平台、大模型工程化方向持续深耕，成长为集团级技术专家或平台架构负责人
- 随着平台从0到1及规模化落地，有机会承担更大范围的技术规划、团队指导与跨部门协同职责
- 能源行业数字化转型与AI平台建设并行，可积累“行业+AI基础设施”的复合型经验
- 负责集团级AI技术平台的总体架构、技术栈标准与工程规范，规划平台长期演进
- 主导算力调度、分布式训练、模型推理、异构GPU/NPU资源池等AI Infra核心组件的架构设计与技术攻坚
- 推动模型开发、交付、运维一体化与自动化，提升AI研发效能，并支撑多团队、多框架、多场景应用
- 指导初中级工程师、组织技术分享，并协同算法、业务开发、运维团队推动平台落地
- 扎实的AI基础设施能力：熟悉Kubernetes、Docker、GPU/NPU异构算力、RDMA/ROCE/InfiniBand高性能网络
- 深入理解主流深度学习框架与推理/训练体系，具备PyTorch、TensorFlow、MindSpore等底层优化经验
- 精通Python/Go/C++/Java至少一种，具备云原生应用架构设计与大规模分布式系统排障能力
- 具备平台化、服务化思维，能将算法与数据科学团队需求抽象为可扩展的AI平台能力
申请策略
- 投递前了解国家电投在能源数字化、AI平台建设方面的业务方向，准备与之匹配的平台落地思路
- 面试中主动确认工作地点、办公模式、薪酬结构与团队规模，避免信息不对称
- 突出AI平台从0到1或规模化建设的经历，说明架构设计、技术选型和落地效果
- 量化展示Kubernetes、GPU/NPU调度、分布式训练、推理引擎、MLOps等方向的优化成果
- 体现大规模分布式系统排障、高性能网络优化和异构算力资源池建设经验
- 补充技术带教、跨团队协同和推动平台在业务场景落地的案例
- 梳理并强化Kubeflow、KubeRay、KubeSphere等云原生AI平台开源技术的实践理解
- 准备GPU/NPU异构适配、RDMA/ROCE/InfiniBand网络优化和分布式存储加速的案例
面试指南
- 用“背景-目标-架构方案-关键难点-结果指标”的结构讲项目，突出个人主导部分
- 技术问题先讲整体设计，再展开关键组件、权衡取舍和优化数据，最后总结可复用经验
- 协同类问题用“识别痛点-抽象平台能力-建立机制-推动落地-复盘改进”的框架回答
- 请介绍你主导过的AI平台从0到1建设项目，架构如何设计、如何演进？
- 你如何设计GPU/NPU异构算力资源池的调度、隔离与性能优化方案？
- 大规模分布式训练或高并发推理场景中，你遇到过哪些复杂故障，如何定位和解决？
- 你如何理解MLOps在集团级AI平台中的落地？如何平衡多团队、多框架需求？
- 请举例说明你如何指导初中级工程师并推动跨团队协作
职位点评
薪资福利62
成长发展90
工作生活58
使命价值72
薪资福利
62中等
JD未披露薪资、奖金与福利信息，补偿性动机难以直接判断；需在面试中重点确认薪酬结构与福利。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
岗位覆盖AI Infra、云原生、大模型工程化与异构算力，技术前沿且架构主导权强；但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI平台架构、Kubernetes、Docker、NVIDIA GPU、CUDA、Ascend NPU、CANN、ROCE、RDMA、InfiniBand、Python、Go、C++、PyTorch、TensorFlow、MindSpore、MLOps、Kubeflow、KubeRay、KubeSphere、分布式训练、模型推理
成长机会跟踪云原生、AI Infra、大模型工程化等前沿技术、指导初、中级工程师进行技术开发与问题排查、组织技术分享与培训、有从0到1主导AI平台建设项目落地经验者优先
业务类型cost_center
工作生活
58较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，生活化动机信息不足，需向招聘方确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
72中等
岗位聚焦集团级AI平台与能源场景数字化，技术应用价值明确，但JD未直接强调社会使命或行业引领。
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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