宁德时代
AI知识库专家
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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AI算法
AI算法
Ai架构师
Rag
分布式系统
向量检索
大模型
知识图谱
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿AI基础设施架构岗，技术挑战高、成长空间大，适合追求技术影响力的资深专家
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
5.5万
比AI算法中位数高
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 880 个在招
职位详情
关于这个职位
作为ContextOS企业级统一上下文操作系统的核心架构专家，负责全栈架构设计与技术路线制定
主导语义层、多源知识融合及推理引擎等关键模块的研发，构建具备高可用与弹性扩展能力的企业知识基础设施，支撑集团AI底层技术战略落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、大数据等相关专业背景，具备3年以上大型分布式平台或基础设施核心研发经验，有独立承担完整平台架构设计的实践经历
具有大型技术中台、数据平台或AI基础设施从0到1的实际建设经验，能够推动平台从架构规划到工程实现
核心专业能力：
在以下技术领域中至少精通两个方向：大数据存储与计算、搜索及检索引擎、知识图谱、大模型AI平台
系统掌握大模型、Agent、RAG、企业知识建模及上下文工程相关技术，深入理解语义层架构设计、多源知识融合机制与推理链路构建方法
具备复杂分布式系统的架构设计能力，熟悉高并发处理、数据一致性、海量知识存储、向量检索、多租户隔离等企业级核心技术及其工程实践
具有较强的系统性思维和架构抽象能力，能够围绕企业上下文管理、知识推理及证据链体系形成深入的技术理解与落地方案，不局限于单一技术模块的设计和开发
工作职责
负责ContextOS平台全栈架构设计与技术路线制定，构建统一的技术底座，贯通企业实体本体、语义建模、结构化数据、非结构化知识库、证据链路及推理引擎，形成完整的企业级上下文技术体系
牵头Context Assembly Runtime、上下文交互协议、Evidence Network等关键底层模块的架构设计与技术选型，攻克核心技术难题，确保平台具备分布式高可用、弹性扩展及企业级安全保障能力
面向企业智能Agent、业务Copilot和自动化决策平台等上层应用，提供统一、标准化的上下文服务能力，构建可持续复用的企业知识体系与语义工程基础能力
建立并完善平台架构标准、数据语义规范和上下文治理机制，协同研发、算法及产品团队开展架构评审与技术方案设计，推动整体架构持续优化和工程落地
持续关注上下文工程、企业知识推理及分布式AI基础设施等技术发展方向，组织前沿技术研究、技术验证及POC实践，不断增强核心底座的技术先进性与竞争优势
总结行业场景中的技术实践，形成架构白皮书、技术解决方案及可复用的工程经验，推动业务规模化应用，重点解决企业多源数据孤岛、智能推理过程缺乏溯源能力、多Agent上下文冲突等关键挑战
优先资格
具备数据平台、搜索中台、AI Infra、Databricks、Snowflake或企业级知识底座等相关系统的建设及落地经验
曾主导企业级知识库、多租户RAG平台或Agent底层运行时的架构设计与研发工作
有AI底层前沿技术探索、开源项目协作建设、技术架构方案对外分享或输出等相关经历
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦企业级统一上下文操作系统这一前沿赛道，技术壁垒高，差异化竞争优势明显
- 深度参与集团AI底层技术战略决策，拥有极高的技术影响力与资源支持
- 需解决多源数据孤岛、多Agent上下文冲突等复杂工程问题，技术难度极大
- 要求具备极强的系统性思维与架构抽象能力，对候选人的技术广度与深度要求极高
- 适合拥有3年以上大型分布式平台架构经验，深耕AI基础设施、知识图谱或大模型应用领域的资深技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席架构师、AI技术总监方向发展，成为企业级AI基础设施领域的权威专家
- 也可转向AI产品战略或技术管理岗位，主导集团级AI技术生态建设
- 担任ContextOS平台的核心架构师，负责企业级AI基础底座的顶层设计与技术路线规划
- 主导语义层、知识融合及推理引擎等关键模块的研发，解决多源数据孤岛与智能推理溯源等技术难题
- 精通大数据存储/计算、搜索引擎、知识图谱或大模型平台中的至少两项
- 熟练掌握RAG、Agent、上下文工程等前沿技术，具备复杂分布式系统的高并发、高可用架构设计能力
申请策略
- 关注公司在AI领域的战略布局与技术愿景，准备针对多源数据孤岛、智能推理溯源等具体挑战的解决方案思路
- 展现对上下文工程、语义层架构等细分领域的深入思考
- 突出展示大型分布式平台从0到1的架构设计经验，特别是涉及知识融合、语义建模或AI基础设施的项目案例
- 强调在高并发、数据一致性、向量检索等企业级核心技术上的工程实践成果
- 深化对RAG、Agent底层运行机制的理解，补充知识图谱与大模型结合的前沿技术知识
- 提升对分布式系统高可用、弹性扩展及安全性的架构设计能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）阐述项目经验，重点突出架构决策背后的权衡思考与技术选型依据
- 结合具体数据量化成果，如性能提升比例、故障率降低幅度等
- 请详细描述你设计过的最复杂的分布式系统架构，以及如何保证高可用和数据一致性？
- 在构建企业级知识融合平台时，如何处理多源异构数据的语义对齐与冲突消解？
- 针对多Agent上下文冲突问题，你有什么创新的解决方案或架构设计思路？
- 如何评估和优化RAG系统在大规模企业场景下的检索准确率与响应速度？
- 复习分布式系统核心概念（CAP定理、一致性协议等），梳理RAG、知识图谱与大模型结合的最新技术进展
- 准备1-2个完整的架构设计案例，涵盖需求分析、方案设计、难点攻克及效果验证全过程
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬福利体系，且该岗位为稀缺的高端技术人才，薪资水平预计处于行业中上位置。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
95较高
岗位聚焦企业级统一上下文操作系统这一前沿技术方向，提供深度主导AI底层平台全链路架构规划的机会，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈ContextOS、大模型、Agent、RAG、知识图谱、语义工程、向量检索、分布式系统
成长机会长期成长与成果沉淀、前沿技术研究、技术验证、POC实践、架构白皮书、技术解决方案
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与加班情况，但作为核心架构专家，需应对技术攻关与项目交付压力，工作强度可能较高。
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
80较高
岗位致力于构建企业级知识融合基础设施，突破传统大模型应用开发边界，具有显著的技术创新价值与行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号突破传统大模型应用开发的技术边界、形成差异化的核心技术壁垒、推动业务规模化应用
创新程度积极采用新技术
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