JD数据
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "AI交付工程师(需出差)",
"job_level": "高级",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "",
"location": "北京·海淀区·上地",
"work_mode": "现场办公",AI生成
"job_category": "AI应用实施工程师"AI生成
},
"company": {
"company_name": "北京能科瑞元有限公司",
"company_industry": "互联网",
"company_size": "1000-9999人",
"company_website": "",
"company_description": ""
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": 15000,
"max": 25000,
"currency": "元",
"cycle": "月"
},
"benefits": "交通补助 | 餐补 | 五险一金 | 带薪年假 | 年终奖 | 补充医疗保险 | 通讯补贴"
},
"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科",
"language": "中文",AI生成
"visa_support": "",
"responsibilities": "1.负责AI产品(包括语音,语意,大模型等)的整体技术架构规划与演进,设计支撑高并发、低延迟、⾼可⽤的分布式系统⽅案;\n2.主导ASR(语音转文字)、LLM对话引擎、TTS(⽂字转语音)、意图识别、多轮对话管理等核心AI模块的选型、对接、路由策略与性能优化;\n3.持续跟踪AI应用层技术演进(如Agent框架、RAG、流式处理、多Agent协作、开源语音/对话模型等),完成技术验证、原型搭建与工程化落地;\n4.设计并实施网关路由、负载均衡、缓存策略、消息队列、服务降级、熔断限流、多活容灾等机制,保障系统在万级QPS下的稳定性与弹性伸缩;\n5.搭建Prompt管理、模型调用监控、成本控制、A/B测试、数据反馈闭环、安全合规与隐私保护机制,建立标准化AI应用研发流程;\n6.定架构规范与技术标准,指导核心模块开发,推动跨端(Web/App/车载/IoT等)协同落地,保障系统可扩展性与可维护性。",
"requirements_text": "1.计算机/软件工程等相关专业本科及以上学历,5年以上分布式系统/高并发架构经验,3年以上AI应用落地或架构经验;\n2.精通 Java / Go / Python 中至少一门,熟悉微服务架构、容器化(Docker/K8s)、Service Mesh、CI/CD及可观测性体系;\n3.深入掌握分布式缓存(Redis)、消息中间件(Kafka/RabbitMQ)、数据库分库分表、网关设计、异步化/流式处理架构,有实际大规模流量承载经验;\n4.熟悉LLM API集成、LangChain/LlamaIndex等Agent框架、向量数据库、提示工程、模型路由与Fallback策略;不要求具备深厚的机器学习/算法底层研发背景,但需清晰理解AI模型的能力边界、调用延迟、成本结构及工程优化方法;\n5.具备强烈的技术好奇心与自学能力,能快速调研、搭建Demo、评估新技术成熟度,并推动其在业务场景中的规模化应用;\n6.优秀的系统抽象能力、架构权衡思维、跨团队协作与项目推动力,能在不确定性中做技术决策并承担结果。",
"skills": [AI生成
"业务理解与场景抽象",
"大模型原理与能力边界",
"Agent系统构建",
"Prompt工程",
"RAG与检索增强",
"模型训练与算法优化",
"实验设计与A/B测试",
"投标/RFP/标书",
"部署上线与环境配置",
"编程与代码实现",
"分布式/微服务系统设计",
"数据库/缓存/向量库",
"Linux/DevOps/CI-CD",
"AI数据安全与合规治理",
"跨部门/跨团队协作",
"项目推动与执行闭环",
"结构化思考与系统抽象",
"快速学习与自驱"
],
"preferred_qualifications": "",
"job_highlights": "5-10年 | 本科"
},
"contact": {
"recruiter_name": "靳女士",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://www.zhipin.com/job_detail/e090675d73e315db0nF83tq-F1JW.html"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "e090675d73e315db0nF83tq-F1JW",
"post_date": "",
"hire_time": "",
"update_date": "",
"job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/e090675d73e315db0nF83tq-F1JW.html"
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"fulltext": "1.负责AI产品(包括语音,语意,大模型等)的整体技术架构规划与演进,设计支撑高并发、低延迟、⾼可⽤的分布式系统⽅案;\n2.主导ASR(语音转文字)、LLM对话引擎、TTS(⽂字转语音)、意图识别、多轮对话管理等核心AI模块的选型、对接、路由策略与性能优化;\n3.持续跟踪AI应用层技术演进(如Agent框架、RAG、流式处理、多Agent协作、开源语音/对话模型等),完成技术验证、原型搭建与工程化落地;\n4.设计并实施网关路由、负载均衡、缓存策略、消息队列、服务降级、熔断限流、多活容灾等机制,保障系统在万级QPS下的稳定性与弹性伸缩;\n5.搭建Prompt管理、模型调用监控、成本控制、A/B测试、数据反馈闭环、安全合规与隐私保护机制,建立标准化AI应用研发流程;\n6.定架构规范与技术标准,指导核心模块开发,推动跨端(Web/App/车载/IoT等)协同落地,保障系统可扩展性与可维护性。\n任职要求:\n1.计算机/软件工程等相关专业本科及以上学历,5年以上分布式系统/高并发架构经验,3年以上AI应用落地或架构经验;\n2.精通 Java / Go / Python 中至少一门,熟悉微服务架构、容器化(Docker/K8s)、Service Mesh、CI/CD及可观测性体系;\n3.深入掌握分布式缓存(Redis)、消息中间件(Kafka/RabbitMQ)、数据库分库分表、网关设计、异步化/流式处理架构,有实际大规模流量承载经验;\n4.熟悉LLM API集成、LangChain/LlamaIndex等Agent框架、向量数据库、提示工程、模型路由与Fallback策略;不要求具备深厚的机器学习/算法底层研发背景,但需清晰理解AI模型的能力边界、调用延迟、成本结构及工程优化方法;\n5.具备强烈的技术好奇心与自学能力,能快速调研、搭建Demo、评估新技术成熟度,并推动其在业务场景中的规模化应用;\n6.优秀的系统抽象能力、架构权衡思维、跨团队协作与项目推动力,能在不确定性中做技术决策并承担结果。"
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