角色概述：
作为生成 AI 解决方案产品架构师，您将推动一个模块化、可重用的生成 AI 产品套件的开发，使跨职能团队能够快速部署 AI 解决方案，而无需深入的业务背景。您将设计“即插即用”的生成 AI 模块（例如，RAG、提示工程、文本转 SQL），并促进一个类似开源的社区以进行贡献。该角色要求结合产品策略、技术架构和跨职能协作，以确保解决方案可扩展、用户友好，并与企业需求保持一致。
主要职责：
1. 产品路线图与模块设计
- 为可重用的生成 AI 模块（例如，RAG、提示框架、混合 ML/LLM 系统）定义产品愿景和路线图。
- 架构参数化的、与业务无关的解决方案，抽象复杂性（例如，预配置的提示、向量数据库连接器、分块逻辑）。
- 设计 API 和微服务，将模块暴露为可重用组件（例如，“文本转 SQL 服务”、“RAG 即服务”）。
2. 技术领导
- 在用例之间标准化模式（例如，提示模板、分块策略、少量训练管道）。
- 将 LLM 工作流（例如，OpenAI、Claude）与传统 ML（聚类、分类）和企业系统（数据库、用户界面工具）集成。
- 优化生成 AI 组件的性能（成本、延迟、准确性），并确保可扩展性（例如，向量数据库的负载均衡）。
3. 跨职能协作
- 与业务团队合作，将他们的需求映射到预构建的模块（例如，“您的合规用例适合我们的 RAG 模块，具有这些参数”）。
- 构建开发者工具（SDK、用户界面模板），以帮助团队自助服务（例如，拖放提示构建器、向量数据库配置器）。
- 促进类似开源的社区：创建贡献指南、审查外部代码，并激励模块功能的添加。
4. 采用与赋能
- 开发文档、教程和测试模块的沙盒环境。
- 培训团队最佳实践（例如，提示工程、LLM 输出的安全性）。
- 跟踪指标：模块重用率、贡献量、新用例的部署时间。
所需技能与经验：
技术专长：
- 生成 AI/ML 工程：
- 拥有与 LLM 集成的实践经验（例如，OpenAI、Anthropic、Llama 2）和框架（LangChain、LlamaIndex）。
- 精通 RAG 工作流：文档分块（句子变换器）、向量数据库（Pinecone、FAISS）以及混合搜索。
- 熟悉文本转 SQL 系统、少量/思维链提示和传统 ML（使用 scikit-learn、PyTorch 的聚类）。
- 软件工程：
- 精通 Python、API 设计（FastAPI、Flask）和云平台（AWS Sagemaker、Azure AI）。
- 具备 CI/CD、容器化（Docker）和基础设施即代码（Terraform）经验。
- 用户界面/集成技能：
- 前端集成（用于配置用户界面的 React/Streamlit）和中间件（消息队列、身份验证系统如 R2D2）。
产品与战略：
- 有建立可重用 ML/API 产品或内部平台的成功记录。
- 能够将业务问题转化为技术需求（例如，“合规需要一个具有 PII 消红的 RAG 模块”）。
- 熟悉敏捷/Scrum 方法论及工具（Jira、GitHub Issues）。
软技能：
- 强大的沟通能力，以连接技术和非技术利益相关者。
- 社区建设能力，以推动采纳和贡献。
- 实用的问题解决能力（例如，平衡定制与标准化）。
优先资格：
- 参与开源项目的经验（贡献者/维护者）。
- 了解 LLMOps 工具（PromptLayer、Weights & Biases）。
- 在企业集成方面的背景（SSO、RBAC、日志/监控）。
教育背景：
• 计算机科学、数据工程、云计算、技术或相关领域的学士/大学学位或同等经验
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职位系列：
技术
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职位家族：
数据架构
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工作时间：
全职
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主要工作地点：
美国纽约
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主要工作地点全职薪资范围：
$176,720.00 - $265,080.00
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最相关技能：
请参见上述要求。
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其他相关技能：
有关补充技能，请参见上述内容和/或联系招聘人员。
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预计职位关闭日期：
2025年8月18日
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