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AI 架构师

Company Jd

Focus Tech · Backend

Location 北京

Published August 2, 2026

岗位职责

核心定位:作为供应链 AI 技术攻坚核心,聚焦 AI Agent 开发 与 AI 全流程研发提效 两大方向,主导构建 “智能体协同 + 代码自动化” 的供应链技术体系;设计并落地供应链领域专用 AI 编程平台与多智能体协作架构,打通 “自然语言指令 - AI 代码生成 - 业务系统集成 - 智能决策闭环” 全链路,支撑 “供应链超脑” 实现研发效率倍增与业务流程自治,推动供应链技术从 “工具化” 向 “智能化” 跃迁。

核心职责:1. AI Agent 架构设计与落地: • 主导供应链领域 AI Agent 技术架构规划,包括智能体核心框架(任务拆解、工具调用、记忆机制、多 Agent 协同)、业务适配层(采购 / 库存 / 履约场景适配)、安全管控层(权限隔离、操作审计)的全栈设计,定义 Agent 与供应链系统的交互标准; • 落地供应链专属 AI Agent 集群,覆盖需求自动拆解、异常订单自愈、智能调度协同、数据报表生成等场景,实现 “自然语言指令 → Agent 自动执行 → 结果反馈” 的端到端闭环,目标减少人工操作成本 40%+。 2. AI Coding 平台建设与研发提效: • 构建供应链领域 AI 编程平台,集成代码生成(多语言支持)、自动化调试、单元测试生成、代码优化、文档自动同步等核心能力,基于检索增强生成(RAG)与测试驱动生成(TDD)机制,提升代码生成准确率与生产可用性(语法正确率≥90%、单元测试通过率≥85%); • 主导研发流程 AI 革新,将 AI 工具深度融入需求分析、架构设计、编码实现、测试部署全环节,优化微服务接口生成、数据处理脚本开发、配置文件编写等高频场景,目标提升研发效率 35%+,缩短供应链系统迭代周期 25%+。 3. 核心技术攻坚与融合创新: • 攻克 AI Agent 与 AI Coding 关键技术难点,包括供应链领域大模型微调(代码 / 业务数据融合训练)、Agent 任务规划算法优化、生成代码安全合规检测(静态扫描、漏洞拦截)、多智能体跨场景协同调度等; • 调研并引入前沿技术(如 CodeLlama/GPT-4 代码大模型、多模态指令理解、自修复代码引擎),设计 “大模型 + 向量数据库 + 业务工具库” 的融合架构,支撑百万级 SKU 场景下的代码实时生成与 Agen

任职要求

任职要求:1. 学历与经验:本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程等相关专业,8 年以上互联网 / 电商 / 供应链领域研发经验,5 年以上 AI 技术(AI Agent / 大模型 / AI 编程)架构设计或落地经验,有大型供应链系统(采购 / 库存 / 履约)AI 转型主导经验优先; 2. 核心能力: • 精通 AI Agent 核心技术栈,具备多智能体框架(如 LangChain/Autogen)、任务规划算法、工具调用机制的设计与落地经验,有供应链领域 AI Agent 实战案例(如智能调度 Agent、异常处理 Agent)者优先; • 深入掌握 AI Coding 技术原理与实践,熟悉主流代码生成大模型(CodeLlama/GPT-4/Claude 3),具备代码生成平台、自动化测试工具、静态代码分析系统的架构设计经验,能解决生成代码的正确性、安全性、性能优化问题; • 精通供应链全链路业务逻辑(采购 - 计划 - 仓储 - 物流 - 风控),能将业务需求转化为 AI Agent 与 AI Coding 技术方案,具备 “技术落地 + 业务价值” 双驱动思维; • 精通云原生、微服务、分布式系统、流处理引擎(Kafka/Flink)、向量数据库,具备高并发、高可用系统架构设计经验,有支撑双 11 等峰值场景的实战案例; • 具备可量化的技术成果,如通过 AI Agent 降低业务操作成本 20%+、通过 AI Coding 提升研发效率 30%+、主导的 AI 系统支撑亿级用户 / 万亿级交易规模。 3. 软素质: • 具备强技术前瞻性与创新意识,能敏锐捕捉 AI 编程与智能体技术趋势,并转化为实际技术方案; • 跨部门沟通与推动力突出,能高效协同多团队解决复杂技术与业务问题; • 抗压能力强,目标导向明确,对技术创新有强烈热情,能引领团队应对 AI 技术迭代与业务变革挑战。

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部门

京东零售

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