主分类：云基础设施与系统软件研发
辅助：AI应用开发（非Agent）（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "客服大模型AI架构专家",
"job_level": "专家",AI生成
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"department": "核心本地商业-业务研发平台",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "参与客服领域新一代整体基于AI原生架构的设计与演进，确保系统具备卓越的性能、高可用性与灵活的可扩展性，为智能客服的长期发展奠定坚实的技术基石。\n参与构建统一的AI基础设施，为客服行业不同系统，包括智能客服、人工客服、路由、质检、风控等提供坚实的技术底座。通过沉淀和抽象通用的模型服务、RAG组件、Agent框架等核心能力，从根源上解决重复建设与技术孤岛问题。\n作为技术核心，负责攻克系统中的关键技术难题和性能瓶颈，并对团队成员进行技术指导，分享最佳实践，提升团队整体的AI工程能力和技术水平。\n持续关注AI领域的前沿技术动态（如LLMs、多模态、Agent等），并能结合业务场景进行前瞻性思考，将创新技术驱动产品和架构的革新。",
"requirements_text": "1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习等相关专业，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法。\n2.深入理解大语言模型的原理与架构，熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉HuggingFace/LangChain等AI Agent开发框架，了解RAG系统工程实践，熟悉智能体技术的基本概念与应用场景，掌握深度学习/强化学习基本理论与方法。\n3.在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；熟悉大模型训练、RL算法者优先。\n4.具备良好的团队协作能力与沟通能力，能够与跨学科团队紧密合作，共同推动项目进展。\n5.有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。",
"skills": [AI生成
"PyTorch",
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"机器学习",
"深度学习",
"强化学习",
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"团队协作",
"沟通能力",
"建模",
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"智能体开发"
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"preferred_qualifications": "3.在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；熟悉大模型训练、RL算法者优先",
"job_highlights": "1. 参与前沿AI技术落地，直接推动智能客服领域的技术革新。 \n2. 与算法团队深度合作，探索大模型在垂直场景的突破应用。 \n3. 技术驱动型团队，提供充足资源支持技术探索与创新。 \n4. 弹性工作制，注重结果导向与个人成长。 \n5. 一线城市核心办公地点，提供行业竞争力薪酬与福利。"
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"fulltext": "客服大模型AI架构专家\n客服大模型AI架构专家\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市\n部门：核心本地商业-业务研发平台\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-04-15\n\n岗位职责\n参与客服领域新一代整体基于AI原生架构的设计与演进，确保系统具备卓越的性能、高可用性与灵活的可扩展性，为智能客服的长期发展奠定坚实的技术基石。\n参与构建统一的AI基础设施，为客服行业不同系统，包括智能客服、人工客服、路由、质检、风控等提供坚实的技术底座。通过沉淀和抽象通用的模型服务、RAG组件、Agent框架等核心能力，从根源上解决重复建设与技术孤岛问题。\n作为技术核心，负责攻克系统中的关键技术难题和性能瓶颈，并对团队成员进行技术指导，分享最佳实践，提升团队整体的AI工程能力和技术水平。\n持续关注AI领域的前沿技术动态（如LLMs、多模态、Agent等），并能结合业务场景进行前瞻性思考，将创新技术驱动产品和架构的革新。\n\n岗位基本要求\n1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习等相关专业，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法。\n2.深入理解大语言模型的原理与架构，熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉HuggingFace/LangChain等AI Agent开发框架，了解RAG系统工程实践，熟悉智能体技术的基本概念与应用场景，掌握深度学习/强化学习基本理论与方法。\n3.在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；熟悉大模型训练、RL算法者优先。\n4.具备良好的团队协作能力与沟通能力，能够与跨学科团队紧密合作，共同推动项目进展。\n5.有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。\n\n岗位亮点\n1. 参与前沿AI技术落地，直接推动智能客服领域的技术革新。 \n2. 与算法团队深度合作，探索大模型在垂直场景的突破应用。 \n3. 技术驱动型团队，提供充足资源支持技术探索与创新。 \n4. 弹性工作制，注重结果导向与个人成长。 \n5. 一线城市核心办公地点，提供行业竞争力薪酬与福利。\n参与客服领域新一代整体基于AI原生架构的设计与演进，确保系统具备卓越的性能、高可用性与灵活的可扩展性，为智能客服的长期发展奠定坚实的技术基石。\n参与构建统一的AI基础设施，为客服行业不同系统，包括智能客服、人工客服、路由、质检、风控等提供坚实的技术底座。通过沉淀和抽象通用的模型服务、RAG组件、Agent框架等核心能力，从根源上解决重复建设与技术孤岛问题。\n作为技术核心，负责攻克系统中的关键技术难题和性能瓶颈，并对团队成员进行技术指导，分享最佳实践，提升团队整体的AI工程能力和技术水平。\n持续关注AI领域的前沿技术动态（如LLMs、多模态、Agent等），并能结合业务场景进行前瞻性思考，将创新技术驱动产品和架构的革新。\n1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、机器学习等相关专业，优秀的代码能力，掌握常用编程语言和算法。\n2.深入理解大语言模型的原理与架构，熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉HuggingFace/LangChain等AI Agent开发框架，了解RAG系统工程实践，熟悉智能体技术的基本概念与应用场景，掌握深度学习/强化学习基本理论与方法。\n3.在大模型领域，主导过有影响力的项目或论文者优先；熟悉大模型训练、RL算法者优先。\n4.具备良好的团队协作能力与沟通能力，能够与跨学科团队紧密合作，共同推动项目进展。\n5.有较强的业务问题到算法模型的建模能力，有强烈的技术好奇心、自驱力和进取心，能及时关注和学习业界最佳实践。",
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