传音AI助手架构师(J17878)
任职要求
1. 计算机科学、人工智能等相关专业本科及以上学历，具备5年以上AI相关研发经验，有大型系统架构设计经验者优先； 2. 了解主流深度学习框架（如PyTorch等）及模型推理框架（如vLLM等），具备AI模型在端云部署与性能优化经验； 3. 熟悉端云协同系统架构，了解Android平台或嵌入式系统开发流程；…
工作职责
1. 负责AI硬件助手的整体系统架构设计，构建端云协同的Agent系统，涵盖语音及多模态交互、大模型、任务调度与执行等核心能力； 2. 设计并持续优化端云协同机制，实现计算资源的高效调度与分配，提升系统性能、降低服务成本、优化用户体验； 3. 推动助手方案的模块化和平台化，支持多语言、多模态、多品类设备适配与快速交付，增强平台的灵活性和可扩展性； 4. 与产品、算法、工程、云平台等跨职能团队紧密合作，推动技术方案的落地实施，持续优化系统的稳定性与可维护性； 5. 关注AI Agent、大模型及相关前沿技术的演进趋势，探索创新技术路径与应用场景，保持系统技术领先性；
1.负责AI语音助手大前端架构设计、业务流程设计与优化 快速理解业务，从技术角度对业务目标达成提供可行性方案，根据业务趋势进行合理的前瞻性设计，带领团队落地完成 2.提供技术指导，带领和帮助团队成员攻关和解决复杂技术问题 3.构建和完善支撑业务运行的技术架构和技术基建，辅助业务高效达成目标 4.撰写和维护架构设计文档、技术文档，保证框架设计的合理性评估，提升团队跨部门沟通协作效率 5.根据业务需要不断提升和优化应用性能、稳定性和用户体验 制定、实施统一的代码规范和质量标准，推动团队提升代码质量 6.跟踪及洞察技术趋势，根据业务需要及时输出技术调研报告
1、负责AI助手应用开发维护以及适配工作； 2、负责AI助手应用软件设计、开发、维护和优化工作、编码与测试，开发文档编写； 3、解决产品在使用过程中遇到的各类问题； 4、跟进研究行业内技术动向，做好相关产品的技术规划和预研，保证公司产品的技术领先性。
作为AI助手类的技术架构师，工作职责包括且不限于 1. 规划AI系统技术架构，设计包含算法、数据流、硬件资源等的整体蓝图； 2、探索AI前沿技术，跟踪前沿技术（如生成式AI、多模态模型），探索创新应用方向； 3、协同团队进行系统概要设计、开发框架搭建、代码评审等； 4、指导开发团队实现技术方案，推动AI技术在实际业务中的价值转化； 5、主导系统技术选型、技术的可行性评估、技术难点攻关 、问题分析及系统调优等； 3、参与智能体系统的开发与实现，确保系统在复杂环境下的稳定性和高效性，配合产品团队，将智能体技术应用于实际场景，推动技术落地。 4、有自主意识和创业精神，目标导向、自我驱动，团队协作能力强，有良好的沟通能力、执行力和抗压力。
岗位使命 ● 负责建设和维护团队的设计智能体生态系统，通过整合设计知识、工作流与AI能力，持续提升设计团队的产出效率、质量一致性与知识复用率。 ● 该角色是设计体系的智能化核心构建者，连接「设计」、「工程」与「智能体技术」三大领域，确保AI在团队中的落地可用、可迭代、可控。 ● 能独立构建和优化设计智能体系统，理解架构与工作流转机制；主导设计智能体架构的演进与跨平台工作流集成；构建面向全团队的智能设计平台，实现规模化赋能。 主要职责 1. 智能体体系建设 ● 构建并维护团队的设计智能体（Design Agent）体系架构，包括： ○ 任务分解与执行规划（ReAct / Plan-and-Execute 结构） ○ 工具调用与自动化编排（Tool/Workflow Orchestration） ○ 对话与任务记忆系统设计（短期 / 长期记忆） ○ 异常处理与重试机制设计 ● 设计面向设计师的自然语言交互层，提升AI协作体验。 ● 与系统设计师协作，将新设计知识融入智能体知识库，保证设计规范与知识的实时更新。 2. 知识体系与RAG维护 ● 负责设计知识库（Design Knowledge Base）的建设与演进，包括： ○ 数据采集、结构化整理、embedding 与版本管理 ○ 设计系统、组件库、案例库等多源内容统一建模 ○ 建立知识更新机制（从项目 → 文档 → 智能体知识库） ● 维护RAG逻辑与索引质量，确保智能体输出符合最新设计规范和知识。 3. 工作流智能化与工具集成 ● 分析设计流程（如需求接收、界面设计、交互评审、输出交付）的关键节点，设计可嵌入AI的工作流。 ● 集成设计工具与AI API（如Figma、Cursor、LangChain、Claude Workbench等）。 ● 设计并实现面向团队的“AI工具功能节点”（例如组件生成、规范检测等）。 4. 设计智能体性能监控与评估 ● 监控智能体在项目执行中的使用情况、正确率、调用频率与满意度。 ● 基于反馈优化Prompt模板、知识召回策略与多Agent协同方式。 ● 建立可视化监控系统，追踪智能体表现与知识演进。 5. 团队赋能与文化建设 ● 培训业务设计师正确使用智能体，指导体验研究员沉淀并结构化知识。 ● 推动设计团队从“使用AI”向“与AI共创”转型。 ● 建立面向全员的AI设计工作方法论与操作手册。 岗位价值 ● 将AI真正嵌入设计生产体系，从“辅助工具”提升为“设计组织基础设施”； ● 让设计知识得以持续复用、学习与迭代； ● 帮助企业在AI浪潮中建立设计竞争壁垒； ● 构建新一代“AI+Design”团队的组织范式。