东城招聘架构师40000-70000元/月

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3-5年本科智能体客服算法智能问答K8SAI智能客服大模型算法架构师

互联网/AI大数据团队介绍：中电信人工智能科技有限公司是电信集团的专业公司，专注做国资体系的⼈工智能科技产品⾃主研发。成都中⼼⽬前接近300人，已实现产研销本地闭环化，七成成员来自BAT字节等大厂，团队代表作为星海系列产品官网: https://xhai.teleai.com.cn/ 团队技术公众号:星海大数据与ai技术团队岗位特色:聘任制岗，比较稳定，没有强制裁员。工作强度比一般央大，低于蚂蚁、抖音、华为等;做核心业务自研科技产品直接卖钱，而非成都互联网大厂分部那种边角料业务。成都中心2025年订单过3亿，连续3年绩效、晋升、奖金在全公司第一。岗位来源:因26年新业务方向而扩编覆盖从高工、专家、总监等级，一岗多招，上不封顶，可因人设岗。职位描述 1. 系统设计与开发 * 主导基于大模型（如 LLaMA、ChatGLM、通义千问等）的智能客服系统后端架构设计，整合 RAG（检索增强生成）技术构建知识库，实现多轮对话连贯性与精准回复。 * 设计并优化检索阶段（向量数据库如 Milvus、Qdrant）、生成阶段（LLM 推理引擎）及反馈优化闭环，确保系统在复杂业务场景下的准确性和可追溯性。 * 开发 AI 能力集成框架，对接 NLP/ASR/TTS 等模块，优化服务调用链路，支持语音文本融合的多模态交互。 2. 部署与运维 * 负责系统容器化部署（Docker/Kubernetes）及高可用的资源调度，保障高并发场景下的稳定性与低延迟 * 设计系统监控体系，确保线上服务质量、资源消耗的实时追踪与自动调优。 * 制定容灾备份策略，确保系统高可用性 3. 客户现场支持与项目交付 * 深入客户现场，提供技术支持与需求分析，解决系统部署、数据迁移及业务适配中的实际问题，确保项目按时高质量交付。 * 与客户技术团队协作，完成定制化开发（如行业知识库构建、话术优化），推动标杆案例落地，提升客户满意度与续约率。 * 制定项目实施文档（如部署手册、运维指南），为客户提供技术培训与长期技术支持。 4. 技术创新与迭代 * 跟踪大模型技术趋势（如 Agent、多智能体系统），探索 RAG 与知识图谱、多模态交互的结合方案，提升系统智能化水平。 * 参与开源社区（如 LangChain、Haystack），引入先进工具链优化开发流程，推动团队技术能力升级。任职要求 1. 技术能力 * 精通 Python/Java 开发，熟悉 FastAPI、Spring Boot 等后端框架，具备高并发服务开发经验。 * 熟悉主流大模型技术栈（Hugging Face、vLLM），掌握 LoRA 微调、模型压缩等优化技术，有智能客服场景落地经验者优先。 * 深入理解 RAG 技术原理，熟练使用向量数据库（Milvus、Elasticsearch）及检索优化策略（混合检索、重新排序）。 * 掌握容器化部署（Docker/Kubernetes）及云服务（AWS ECS / 阿里云 ACK），熟悉 CI/CD 流程（Jenkins、GitLab CI）。 * 具备数据库设计与调优能力（PostgreSQL/Redis），熟悉分布式系统架构（微服务、消息队列）。 2. 项目经验 * 至少主导过 1 个智能客服系统全流程交付项目，涵盖需求分析、开发、部署及客户验收。 * 有大模型RAG 系统落地案例者优先。 * 熟悉客户现场技术支持流程，能快速定位并解决系统故障（如模型推理异常、数据同步延迟）。 3. 软技能 * 具备良好的客户沟通能力与需求抽象能力，能清晰传达技术方案与价值。 * 熟悉敏捷开发流程，具备跨团队协作经验，能有效协调产品、算法、测试团队资源。 * 持续关注 AI 技术动态，乐于分享技术经验（如技术博客、开源贡献）。 * 能适应不定期出差，并深切认同公司文化，具有强烈的责任心，工作充满激情，以结果为导向

职位总结围绕职位描述，归纳工作内容、招聘要求

招聘人数1-2人

薪资报酬4-7万元/月

招聘有效期职位24天内有效

工作地点北京东城区北京电信大楼北京东城区电信大楼

核心工作内容：

1. 系统设计与开发 * 主导基于大模型（如 LLaMA、ChatGLM、通义千问等）的智能客服系统后端架构设计，整合 RAG（检索增强生成）技术构建知识库，实现多轮对话连贯性与精准回复。 * 设计并优化检索阶段（向量数据库如 Milvus、Qdrant）、生成阶段（LLM 推理引擎）及反馈优化闭环，确保系统在复杂业务场景下的准确性和可追溯性。 * 开发 AI 能力集成框架，对接 NLP/ASR/TTS 等模块，优化服务调用链路，支持语音文本融合的多模态交互。 2. 部署与运维 * 负责系统容器化部署（Docker/Kubernetes）及高可用的资源调度，保障高并发场景下的稳定性与低延迟。 * 设计系统监控体系，确保线上服务质量、资源消耗的实时追踪与自动调优。 * 制定容灾备份策略，确保系统高可用性。 3. 客户现场支持与项目交付 * 深入客户现场，提供技术支持与需求分析，解决系统部署、数据迁移及业务适配中的实际问题，确保项目按时高质量交付。 * 与客户技术团队协作，完成定制化开发（如行业知识库构建、话术优化），推动标杆案例落地，提升客户满意度与续约率。 * 制定项目实施文档（如部署手册、运维指南），为客户提供技术培训与长期技术支持。 4. 技术创新与迭代 * 跟踪大模型技术趋势（如 Agent、多智能体系统），探索 RAG 与知识图谱、多模态交互的结合方案，提升系统智能化水平。 * 参与开源社区（如 LangChain、Haystack），引入先进工具链优化开发流程，推动团队技术能力升级。

岗位基本条件：

1. 技术能力 * 精通 Python/Java 开发，熟悉 FastAPI、Spring Boot 等后端框架，具备高并发服务开发经验。 * 熟悉主流大模型技术栈（Hugging Face、vLLM），掌握 LoRA 微调、模型压缩等优化技术，有智能客服场景落地经验者优先。 * 深入理解 RAG 技术原理，熟练使用向量数据库（Milvus、Elasticsearch）及检索优化策略（混合检索、重新排序）。 * 掌握容器化部署（Docker/Kubernetes）及云服务（AWS ECS / 阿里云 ACK），熟悉 CI/CD 流程（Jenkins、GitLab CI）。 * 具备数据库设计与调优能力（PostgreSQL/Redis），熟悉分布式系统架构（微服务、消息队列）。 2. 项目经验 * 至少主导过 1 个智能客服系统全流程交付项目，涵盖需求分析、开发、部署及客户验收。 * 有大模型RAG 系统落地案例者优先。 * 熟悉客户现场技术支持流程，能快速定位并解决系统故障（如模型推理异常、数据同步延迟）。 3. 软技能 * 具备良好的客户沟通能力与需求抽象能力，能清晰传达技术方案与价值。 * 熟悉敏捷开发流程，具备跨团队协作经验，能有效协调产品、算法、测试团队资源。 * 持续关注 AI 技术动态，乐于分享技术经验（如技术博客、开源贡献）。 * 能适应不定期出差，并深切认同公司文化，具有强烈的责任心，工作充满激情，以结果为导向。