知识工程架构师

Job description

岗位职责

平台架构设计与实现

• 主导知识工程平台的整体架构设计，包括数据采集、解析、抽取、向量化、存储到服务化的全链路技术方案。确保系统具备高可用、高并发、可扩展及易维护的特性。

高性能组件研发

• 设计与开发平台核心组件，如高性能文档解析服务、向量化处理流水线、多模态数据索引引擎，并集成优化各类向量数据库（如Milvus、ElasticSearch）与知识图谱数据库。

系统集成与优化

• 负责将算法团队产出的模型（如实体识别、关系抽取、Embedding模型）进行工程化封装、服务化部署与性能优化。解决模型推理过程中的延迟、吞吐量及资源消耗等瓶颈问题。

技术选型与攻坚

• 评估并引入适合的技术栈与中间件，主导技术难题攻关，例如解决海量向量相似度检索的性能瓶颈、设计分布式缓存机制、实现复杂查询的路由策略等。

跨团队协作

• 与算法专家、产品经理及业务团队紧密沟通，深刻理解业务需求与算法逻辑，设计并落地能够高效支撑知识构建（如GrapRAG、KAG）与应用（如智能检索、问答）的技术架构。

规范制定与团队赋能

• 制定团队开发规范、技术文档标准，并通过代码评审、技术分享等方式提升整体团队的技术能力。 任职资格

教育背景

• 本科及以上学历。AI相关专业优先。

技术能力

• 具有很强的编程能力，熟练掌握分布式系统原理、微服务、容器化、消息队列、缓存、负载均衡等技术与常见中间件。具有AI系统设计能力。熟悉向量数据库、搜索引擎ES的原理及使用。熟悉常见AI算法相关原理，特别是大模型技术原理。熟悉知识图谱原理、RAG/GraphRAG/KAG原理、模型训练及推理流程优先。

工作经验

• 从事AI系统开发相关经验5年以上，拥有从0到1主导或深度参与大型AI平台构建的经验，有主导设计并交付中大型知识管理、知识图谱、知识工程系统落地成功经验优先。有与算法工程师、AI产品经理合作共同落地AI系统的经验。

其他

• 具备强烈的产品意识和平台化思维，能够从业务需求中抽象出通用平台能力，并设计出优雅的架构解决方案。