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一、核心職責定位
AI Agent系統(tǒng)架構設計
負責企業(yè)級智能體架構搭建，涵蓋單/多智能體協(xié)作框架、任務規(guī)劃、意圖識別、決策引擎等模塊。
主導RAG（檢索增強生成）、工具調用、知識庫融合等關鍵技術集成，提升復雜任務處理能力。
技術選型與工程落地
評估并引入大模型（開源/閉源）、多模態(tài)技術棧（如文本、圖像、視頻處理），優(yōu)化推理性能與成本。
設計高可用部署方案，支持云原生（K8s/Docker）及邊緣計算環(huán)境，適配中小企業(yè)輕量化需求。
技術戰(zhàn)略與團隊賦能
制定3-5年技術路線圖，跟蹤LLM、AIGC等前沿方向，推動專利轉化與團隊技術升級。
主導技術文檔規(guī)范，組織技術培訓，提升團隊工程與算法協(xié)同能力。

二、關鍵技術能力要求
硬核技術棧大模型深度應用：精通Transformer架構、多模態(tài)預訓練（如CLIP、VLM）、強化學習（RLHF/DPO）及模型優(yōu)化技術（量化/蒸餾）。
開發(fā)框架實戰(zhàn)：熟練掌握PyTorch/TensorFlow、LangChain/AutoGen等智能體開發(fā)工具鏈，具備分布式訓練調優(yōu)經驗。
工程化能力：
云原生部署：熟悉Docker/K8s/Airflow等MLOps工具，實現(xiàn)CI/CD流水線。
高性能架構：設計微服務、分布式系統(tǒng)，保障高并發(fā)場景穩(wěn)定性。
領域專長（加分項）
具備多智能體系統(tǒng)（MAS）設計經驗，解決通信、協(xié)作與沖突管理問題。
熟悉視頻/音頻處理框架（如FFmpeg、ComfyUI），支持AIGC流水線開發(fā)。

三、背景與經驗經驗：
至少主導過1-2個企業(yè)級大模型或智能體落地項目，熟悉中小型企業(yè)需求痛點。
行業(yè)適配性：
有To B SaaS產品架構經驗者優(yōu)先，能平衡技術先進性與商業(yè)可行性。
開源社區(qū)貢獻者（如Hugging Face/GitHub）或知名AI企業(yè)背景更具競爭力。

四、軟技能與特質
產品化思維：能將技術方案轉化為可交付的模塊化產品，支持無代碼工具開發(fā)。
跨團隊協(xié)作：擅長與產品、算法、銷售團隊溝通，推動技術方案與客戶需求對齊。
創(chuàng)新與落地平衡：在資源受限場景下（如中小企業(yè)預算），設計高性價比架構。

五、中小企業(yè)定制化場景的特別建議
輕量化部署能力：優(yōu)先考察邊緣計算（如模型量化至移動端）、低代碼集成經驗。
成本敏感型設計：熟悉開源模型替代方案（如LLaMA、Mistral），避免過度依賴閉源API。
快速迭代意識：需適應創(chuàng)業(yè)公司節(jié)奏，支持小步快跑式產品驗證（MVP開發(fā)）。

技術棧能力總結表
能力類別
必備技能
中小企業(yè)加分項
大模型技術
Transformer、RLHF、多模態(tài)預訓練、RAG
輕量化模型優(yōu)化（蒸餾/量化）
工程架構
微服務/K8s/CI-CD、分布式系統(tǒng)、高并發(fā)設計
邊緣計算部署經驗
開發(fā)工具
PyTorch/TF、LangChain/Dify、向量數(shù)據庫（Milvus）
視頻/音頻處理框架（FFmpeg）
行業(yè)理解
To B SaaS架構、企業(yè)知識庫構建
中小企業(yè)降本增效場景方案經驗