Job Description

大模型AI应用工程师

深圳

社招

全职

互联网 / 电子 / 网游

职位描述

岗位职责 AI Agent 应用架构设计：负责基于 AI Agent 的智能应用系统架构设计与研发，构建融合视觉感知、多模态理解、推理决策、记忆管理及任务执行的完整 AI 应用框架，推动 Agent 技术在智能安防、智能家居及边缘 AI 产品中的落地。 AI 算法集成与应用开发：负责目标检测、目标跟踪、人脸识别、ReID、场景理解等 CV 算法，以及 VLM、LLM 等大模型能力的集成与应用开发，研究多模型协同、算法能力编排及结果融合机制，提升复杂场景下的识别准确性、系统鲁棒性与应用效果。 感知-推理-决策-执行闭环研发：主导 AI 应用从感知、认知、推理到决策、执行的全链路设计，研究事件驱动、任务规划、状态管理、规则引擎及工具调用等技术，实现 AI 系统对复杂业务场景的自主理解、智能决策与闭环响应。 AI Agent 记忆与上下文管理：研究基于短期记忆、长期记忆、RAG、向量检索及上下文管理的 Agent Memory 技术，构建人物、事件、场景与历史行为的关联机制，支持跨时间、跨设备的身份关联、事件推理与个性化智能决策。 AI 应用平台与系统架构建设：负责 AI 应用平台的需求分析、技术选型及架构设计，构建模块化、可扩展的 AI 应用框架与标准化算法接口，推动模型推理、数据处理、业务决策及设备控制等模块的高效协同。 端侧 AI 应用工程化落地：负责 AI 应用在端侧及边缘计算设备上的集成与优化，研究多模型推理调度、异步任务处理、资源管理、端云协同及低时延 Pipeline 等技术，提升 AI 应用在算力、内存及功耗受限环境下的运行效率和稳定性。 智能安防业务场景落地：深入理解智能安防及智能家居业务需求，研究身份识别、异常事件检测、智能告警、主动防护、家庭行为理解等应用场景，设计并实现面向真实产品的 AI 决策流程与业务应用方案。 系统质量与持续优化：建立 AI 应用系统的功能、性能、稳定性及安全性评测机制，持续优化算法融合效果、决策准确率、系统响应时延及资源占用，构建用户反馈、问题分析与产品持续迭代的闭环体系。 技术架构与跨团队协作：主导 AI 应用系统的技术方案设计、核心模块研发及关键技术攻关，协同算法、嵌入式、云端及产品团队推进详细设计、代码开发、系统测试与产品交付，保障整体技术方案的可维护性与可扩展性。 前沿技术探索：持续跟踪 AI Agent、Multimodal AI、Edge AI、Memory、RAG、Agentic Workflow 等前沿技术，探索新技术与实际业务场景的结合，推动智能应用架构持续演进及产品创新。 岗位要求 计算机科学、人工智能、电子信息、自动化、软件工程等相关专业，本科及以上学历，具备 5 年及以上 AI 应用开发、算法工程化或智能系统架构相关经验。 精通 C++、Python 等编程语言，具备良好的软件架构设计、多线程编程、异步任务处理、内存管理及性能优化能力，熟悉 Linux 环境下的系统开发与调试。 深入理解 AI Agent 核心架构，熟悉感知、推理、决策、执行及反馈闭环的设计方法，掌握 Planning、Tool Use、Memory、Workflow、状态管理等关键技术，具备 AI Agent 应用系统的实际设计与开发经验。 熟悉计算机视觉及多模态 AI 技术，理解目标检测、目标跟踪、人脸识别、ReID、场景理解等 CV 算法，以及 VLM、LLM 等大模型的基本原理，具备多模型集成、算法结果融合或复杂业务场景应用经验。 熟悉至少一种主流 AI Agent 框架或技术体系，如 LangGraph、LangChain、AutoGen、ReAct、Function Calling、MCP 等，具备工具调用、任务编排、上下文管理或 Agent Memory 系统开发经验。 熟悉端侧及边缘 AI 应用开发，了解 ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO、QNN、RKNN 等至少一种推理框架或工具链，具备端侧 AI 模型集成、推理 Pipeline 开发或性能优化经验。 具备良好的系统架构能力，熟悉模块化设计、异步消息机制、状态机、事件驱动架构及服务接口设计，能够独立完成复杂 AI 应用系统的技术选型、方案设计与核心模块开发。 熟悉 AI 应用系统的测试与评测方法，具备系统性能分析、稳定性优化、问题定位及工程质量保障能力，能够推动 AI 应用从技术验证到实际产品交付。 具备较强的技术攻坚、跨团队协作及项目推进能力，能够主导复杂技术问题分析与解决，具备良好的技术方案设计与文档编写能力。 加分项 有智能安防、智能家居、AIoT、机器人或其他智能硬件产品的 AI 应用架构设计与实际量产经验。 具备复杂 AI Agent 系统开发经验，熟悉 Multi-Agent、Hierarchical Planning、Agent Memory、RAG、Reflection、动态任务规划等技术。 有人脸识别、ReID、跨摄像头目标关联、行为识别、视频事件理解及智能安防业务逻辑的系统集成经验。 熟悉多模态大模型应用，包括视频理解、场景推理、自然语言交互、视频语义搜索及多模态 Agent 等技术，有相关产品落地经验。 熟悉向量数据库、Embedding、RAG、知识图谱、时序数据库等技术，具备人物身份、事件关联、空间记忆或长期行为分析等相关系统开发经验。 有复杂业务规则引擎、事件驱动系统、状态机、行为树或决策引擎的设计与开发经验。 具备 AI 应用系统自动化测试、灰度发布、可观测性建设、性能压测及线上问题诊断经验。 有大型 AI 应用项目的技术负责人或核心架构师经验，能够独立推动从技术选型、架构设计到产品交付的完整研发流程。

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