打破AI求职信息差——AI应用架构师

一天一个AI岗位介绍，今天要解读的JD岗位是——AI应用架构师。简单来说就是将大模型、AI 能力真正 “装进” App 里，用户能直接使用AI。从手机里的 AI 助手、智能翻译，到可穿戴设备的健康监测等等，都离不开AI应用架构师的工作。

1.主要工作内容

这个岗位的日常工作其实可以拆成四大块。

首先是大模型应用的全流程落地：从数据准备、模型训练、评测，到推理部署，再到工程链路搭建，全程参与大模型在移动端的落地。

然后是LLM的算法研究与落地，你要研究并落地各种 LLM 相关的前沿技术，比如：

• 多模态大模型：让 AI 不仅能听懂话，还能看懂图、理解视频；
• RAG 检索增强：让 AI 能调用外部知识，回答更准确、更靠谱；
• Agent 智能体：让 AI 能自主完成复杂任务，比如帮你规划旅行、处理工作；
• 还有 SFT/RLHF 微调、Prompt 工程等，让大模型更贴合业务场景。

第三部分是业务赋能，即你要持续探索在各种用户场景下，如何用 AI 能力增强业务的迭代效果。比如：

• 让AI助手更懂用户的需求，主动提供服务;
• 用 AI 优化 App 的推荐算法，让用户刷到的内容更合心意;
• 在健康监测类 App 里，用 AI 分析数据，提前预警健康风险等等。

最后，闷头做技术也不行，还需要跨团队协作，把技术变成产品的 “桥梁”：你会深度参与产品研发项目，和产品经理、业务研发、质量测试等同学密切配合。你的角色就是把 AI 技术翻译成产品功能，让团队里的每个人都能理解 AI 能带来什么，最终一起把项目收益做到最大化。

2.能力要求（简历上可以重点突出一下）

那么想要加入这个赛道的你，需要具备什么能力呢？

首先在技术硬实力方面：

（1）LLM 算法基础

你需要扎实掌握大语言模型相关算法，包括但不限于：

• 单模态 / 多模态 LLM 训练（如文本、图像、语音多模态融合）；
• RAG 检索增强生成、SFT 监督微调、RLHF 人类反馈强化学习；
• Prompt 工程、模型蒸馏与部署优化。

（2）主流模型与框架

你需要熟悉 BERT、Transformer、ViT、CLIP 等主流预训练模型，理解它们的原理和适用场景。熟练掌握至少一个主流机器学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 或 Keras

而在软实力方面你需要：

（1）业务建模能力

你需要能把复杂的业务问题，拆解成可以用 AI 解决的算法模型。比如：如何用 AI 提升用户留存率？如何用 AI 优化客服效率？这考验的是你对业务的理解和抽象能力。

（3）跨团队协作能力

你不是一个人在战斗，需要和产品、研发、测试等同学紧密配合。清晰的沟通能力、同理心和团队协作精神，能让你更好地推动项目落地，把技术价值转化为产品价值

3.投递建议

这个岗位适合这些同学投递：

计算机 / 软件工程 / 人工智能等相关专业的毕业生：

如果你在学校做过 NLP、CV、大模型相关的课程设计、毕设，或者参加过 Kaggle、天池等 AI 竞赛，都可以大胆投递。

有移动端开发经验，想转型 AI 的社招同学：

如果你做过 iOS/Android 开发、Flutter 或 React Native，对端侧性能优化、用户体验有理解，再补一些 AI 知识，会非常有优势 —— 你懂 “设备”，AI 应用架构师刚好需要把 AI 装进设备里。

如果你想加入这个岗位，这里有一些帮助你提升竞争力的建议：

（1）做 1-2 个端侧 AI 落地项目

比如：做一个手机端的 AI 聊天助手（用开源 LLM + 移动端推理框架），或做一个智能相册，用多模态模型自动分类、打标签。这些项目能直接展现你的垂直能力，不要偷懒跳过这一步哦。

（2）参与开源 LLM 项目

去 GitHub 上找热门的移动端 LLM 项目（如 Llama.cpp、Qwen.cpp 等），提交 PR、写文档、做 Demo，这会是简历上非常亮眼的一笔。

（3）学习端侧 AI 推理框架

比如 ONNX Runtime、TensorFlow Lite、PyTorch Mobile，了解如何在手机上跑模型、做性能优化，这是 AI 应用架构师的核心技能之一。

最重要的还是自驱力与学习欲：AI 领域技术迭代极快，需要保持强烈的好奇心和自驱力，主动关注行业动态，学习最新的论文、开源项目和最佳实践，才能不被淘汰。

不同的公司对AI应用架构师有不同的侧重要求，建议大家结合自身技术与优势投递~