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职位描述：
生成式AI架构师将利用先进的生成式AI模型和Azure OpenAI服务，为投资银行流程开发创新解决方案。理想的候选人应具有投资银行的强大背景，具备使用Microsoft Azure OpenAI的实践经验，并在检索增强生成（RAG）方面有专业知识。
职责：
- 定义并推动AI/ML架构和路线图，包括传统机器学习和生成式AI（GenAI）用例。
- 设计涵盖数据摄取、特征工程、模型训练、推理管道和监控框架的综合端到端AI解决方案。
- 领导大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）框架的集成，使用LangChain、LangGraph或类似工具。
- 与业务利益相关者合作，将需求转化为可扩展的AI驱动技术解决方案。
- 根据用例需求和行业最佳实践，评估和选择合适的AI/ML工具、云服务、框架和库。
- 确保模型遵循治理、安全性、可解释性和法规合规性，将伦理AI原则嵌入系统设计。
- 指导工程团队实施AI组件，强调可扩展性、可靠性和性能优化。
- 与DevOps团队合作，为AI建立CI/CD管道，包括模型版本控制、部署自动化和持续的A/B测试。
- 了解AI领域的最新行业研究、突破和新兴趋势，推荐采用最佳实践和创新解决方案。
要求：
- 10年以上的丰富经验，擅长在企业环境中领导AI/ML架构和策略。
- 在设计和部署大规模AI/ML解决方案方面具有丰富的专业知识，包括LLMs和RAG框架。
- 熟悉TensorFlow、PyTorch、Hugging Face、LangChain、LangGraph或类似的AI/ML工具和框架。
- 深刻理解数据工作流、特征工程、模型训练、评估和部署。
- 了解云平台（AWS、Azure、Google Cloud Platform）和针对AI部署的服务。
- 熟悉模型治理、安全性、可解释性和伦理AI标准。
- 在开发AI/ML的CI/CD管道方面有经验，包括模型版本控制、监控和性能调优。
- 具备强大的问题解决、沟通和利益相关者管理技能。
优先但非必需：
- 计算机科学、数据科学、AI或相关领域的高级学位（博士、硕士）。
- 在AI研究和开源项目中的出版物或实际贡献。
- 在需要合规和治理的受监管行业或环境中工作的经验。
- 熟悉项目管理和敏捷实践。
