vivoAI软件架构专家（数据采集与知识图谱）

1、规划并践行前沿数据采集策略，采集AIOS及手机AI agent开发所需多源数据，确保数据完整、高质； 2、架构设计并优化知识图谱，搭建适配AIOS生态与agent决策交互的知识体系，明确节点与边的关系，消除知识冲突与冗余； 3、采用创新方式清洗、预处理数据，转换为契合知识图谱构建的格式，为AI agent在AIOS中的运作提供支撑； 4、密切跟踪AIOS系统更新及agent功能演进，定期更新维护知识图谱，建立智能高效的质量监控体系； 5、与多团队协同合作，为AIOS开发和AI agent优化供应数据与知识支持，推动技术革新。

关于我们 我们在淘天内部打造面向 AI Agent 的工程基础设施：让不同业务团队可以在统一平台上完成 Agent构建→ 数据采集 → 训练/对齐 → 评测 → 发布 → 线上监控与迭代 的全生命周期闭环，真正做到“平台即生产力”。我们希望把 Agent 的研发从“手工作坊”升级为“工业化流水线”，让创新更快发生、让落地更稳定可控。 你将获得什么 ● 做业内稀缺的 Agent 工程化底座：从上下文管理、工具编排、数据闭环、训练评测一体化到线上治理，搭建可规模化复用的平台能力。 ● 多团队、多方向的真实落地：平台会被内部多个团队复用，你做的每个能力都能在不同业务里验证价值，影响面广、成长快。 ● 工程技术的纵深挑战：既要懂模型与 Agent 范式，也要懂系统工程（稳定性、成本、效率、可观测性、安全治理），是“硬核工程”的最佳战场。 ● 清晰的发展路径：成长为 Agent 平台架构师 / 技术负责人 / AI 工程化专家，推动团队方法论与关键能力组件化在公司内部平台化沉淀与规模化复用，提升多业务线研发效率与交付质量。 岗位职责 1、构建 AI Agent 工程基础设施，设计并实现覆盖Agent构建、数据采集、模型训练、评测、发布、优化迭代的全生命周期工程体系； 2、推动 Agent 基建智能化场景的工程落地，提升大模型在自主规划、RAG 增强生成、智能数据标注与采集、训练自动化等方面的能力； 3、跟踪 LLM与Agent 领域的国际前沿技术动态，推动工程技术创新落地，支持复杂任务规划、多模态交互等能力的工程实现； 4、构建端到端的 Agent 评测与自动化工具链，提升 Agent 系统性能与效率，打造业内领先的 AI Agent 技术方案，并支持内部多业务团队在平台上自主开发与落地。

1. 主导大语言模型（LLM）及检索增强生成（RAG）在软件 V 流程（需求、用例、代码自动化等）中的场景建模与智能化应用； 2. 定制微调、二次开发行业主流大模型，并完成端到端工程部署，提供高可用业务 AI； 3. 设计并优化企业级 RAG 系统架构，统筹知识库、检索与生成模块，提升复杂业务的洞察与推理能力，确保落地执行； 4. 深度参与并推动Prompt工程，开展Prompt设计、A/B测试及机制优化工作，总结系统性方法论； 5. 建立数据治理体系，主导结构化/非结构化数据的高质量采集、清洗、样本构建与安全合规管理； 6. 负责关键系统架构设计与核心技术文档输出，推动团队技术能力提升与规范建设 。

数据中心运营平台团队的使命是实现服务器、IDC等基础设施整个运营领域的全面产品化支撑，从而达到高效率，低成本，低功耗的智能运维。集成了服务器和IDC领域的各项专业技术，以及运维平台进一步的智能化支持，我们立志打造一个真正自动驾驶的数据中心。 作为服务器领域开发专家，您将负责： 1. 负责服务器采集监控机制的定义与优化，包括定义采集的数据，频率以及后续业务应用方式。 2. 负责服务器性能、功耗等数据的分析与应用，提取业务特征，分析业务瓶颈并优化。 3. 基于ARM/X86架构，以及各类AI等异构架构的场景，完善监控与运维手段。 4. 基于故障宕机等场景，从集群角度增强服务器容灾与带故障运行的能力，可用性与稳定性。 5. 基于服务器领域知识与智能化相结合，运用智能化手段管理服务器。 6. 支撑单元化等特殊服务器集群管理场景。