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职位：企业AI架构师
地点：加利福尼亚州托伦斯（现场）
必备技能：RAG、Python 310、LangChain、LangGraph、提示模板和各种代理编排模式、架构图
主要职责：
- 设计多层AI解决方案，平衡计算效率、上下文准确性和算法适应性、检索推理、规划工具使用
- 开发高级RAG管道，利用向量数据库（如ChromaDB、Milvus、FAISS）和嵌入策略以实现上下文准确性
- 通过REST和GraphQL API将AI功能与企业系统集成，确保安全和可扩展的互操作性
- 建立算法选择和分层的最佳实践，结合神经模型、符号推理和基于工具的代理以实现最佳性能
- 与跨职能团队合作，将AI代理嵌入业务工作流程，并与合规和治理标准保持一致
- 使用Pydantic、FastAPI和JSON Schema实现结构化输出验证和模式强制，以确保数据完整性
- 在云、混合和边缘环境中优化计算资源和延迟权衡，以实现高性能AI工作负载
- 定义可观察性基线、遥测跟踪、评估指标和迭代部署的安全推出策略
所需技能：
- 编程架构：Python 310异步设计、模块化分布式架构、微服务
- LangChain生态系统：LangChain、LangGraph、提示模板、代理编排模式
- AIML框架：OpenAI API、HuggingFace Transformers、TensorFlow、PyTorch，具有微调和推理优化经验
- 数据上下文管理：SQLAlchemy、PostgreSQL、JSON Schema映射、特征工程和上下文管道
- 向量数据库：语义搜索、ChromaDB、Milvus、FAISS嵌入优化和相似性搜索策略
- 算法设计：对算法分层、检索推理、规划混合AI方法和计算感知模型选择有深入理解
- API集成安全：REST、GraphQL、OAuth企业级安全实践
- DevOps：CICD、Git、Docker、Azure DevOps或同等工具、FastAPI、Uvicorn容器化部署和自动化管道
- 代理能力：推理、适应工具调用、基于MCP的解决方案、ReAct代理、监督多代理协调
- 性能优化：分布式计算策略、GPU/TPU利用、量化、剪枝、蒸馏、缓存、批处理
