職位描述
我們做什么(公司業(yè)務(wù)與價值)
實戰(zhàn)云面向高校與職業(yè)教育,提供“AI 實踐與教研教學(xué)平臺”,核心產(chǎn)品包括:
- AI 學(xué)伴:課內(nèi)外智能助學(xué)與作業(yè)閉環(huán)(布置→實做→評測→反饋)。
- AI 案例集:行業(yè)化可運行案例(容器鏡像/一鍵演示/課程融入)。
- RAG 知識庫 & Agent 廣場:多智能體協(xié)作與檢索增強的標(biāo)準(zhǔn)化能力層。
我們以 “師生深度使用” 為北極星指標(biāo),通過版本化交付 + 評測驅(qū)動實現(xiàn)可復(fù)制的教研與實訓(xùn)落地,配合生態(tài)伙伴(火山引擎、騰訊、阿里云、AWS、摩爾線程等)加速規(guī)?;采w與低成本部署。
產(chǎn)品介紹:實戰(zhàn)云AI實踐內(nèi)容賦能平臺產(chǎn)品介紹
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角色定位(你將解決的關(guān)鍵問題)
作為 AI 技術(shù)棧負(fù)責(zé)人,你將統(tǒng)籌 架構(gòu)路線、工程質(zhì)量、成本與可觀測性,把技術(shù)團(tuán)隊的現(xiàn)狀升級為:
1. 工作流編排(學(xué)習(xí)/作業(yè)/評測全鏈路),
2. Agent/RAG 網(wǎng)關(guān)(統(tǒng)一接口與能力集),
3. 容器化與評測鏈路(案例鏡像/自動評測/A-B 看板)。
最終讓平臺在穩(wěn)定性、準(zhǔn)確率、原創(chuàng)性、延遲、成本上持續(xù)達(dá)標(biāo)并復(fù)制到更多院校。
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崗位職責(zé)(What you’ll do)
- 技術(shù)藍(lán)圖:設(shè)計“應(yīng)用層—智能體&檢索層—基礎(chǔ)設(shè)施層”的三層架構(gòu)與演進(jìn)路線。
- Agent/RAG 平臺化:沉淀能力網(wǎng)關(guān)、PromptOps/FeatureOps 規(guī)范、SDK 與模板庫。
- 工作流/評測體系:建立面向作業(yè)與案例的編排與自動評測、離/在線 A/B 與回歸。
- 服務(wù)化改造:從現(xiàn)有系統(tǒng)拆分鑒權(quán)/網(wǎng)關(guān)/計費/作業(yè)/評測/知識庫等域服務(wù),統(tǒng)一 API。
- 數(shù)據(jù)治理與安全:文本分塊、向量檢索、混合召回、重排、權(quán)限/審計/脫敏/多租戶。
- 團(tuán)隊帶教:推動雙 Owner 機制、代碼評審、技術(shù)復(fù)盤、休克演練和知識沉淀。
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招聘要求(我們期待你)
必須具備
- 10年+技術(shù)經(jīng)驗;≥2 年 LLM/Agent/RAG 架構(gòu)與落地經(jīng)驗;帶隊/跨團(tuán)隊協(xié)作記錄。
- 精通一種主力語言(Python/Go/Node)。
- 具備 RAG 工程化(分塊、Embedding、混合檢索、重排、文檔治理)與 LLM 調(diào)用優(yōu)化(并發(fā)、緩存、函數(shù)/工具調(diào)用、退避重試)。
加分項
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團(tuán)隊優(yōu)勢(為什么選擇我們)
- 業(yè)務(wù)直連:和院校一線教學(xué)場景深度共創(chuàng),需求清晰、反饋快速。
- 平臺舞臺:在 工作流 × Agent × RAG × 容器評測 的全鏈路做真正的平臺化。
- 生態(tài)資源:與頭部云與硬件伙伴合作,模型接入與算力資源路徑順暢。
- 工程文化:反對 PUA,強調(diào)客戶第一、始終創(chuàng)業(yè)、求真務(wù)實、坦誠開放、持續(xù)成長;以評測和復(fù)盤說話。
- 雙 Owner 機制:業(yè)務(wù)與技術(shù)共同對指標(biāo)負(fù)責(zé),避免“只給方案不管結(jié)果”。