AI系统架构⼯程师

⼀、岗位定位
我们正在构建⼀个线上+线下融合的AI科创学习平台，通过AI机器⼈⽼师，让学⽣在真实动⼿制作中学
习科学与⼯程。
本岗位负责从0到1设计并落地：
• AI教学系统
• 知识库驱动的学习体系
• Skill技能标准体系
• 多Agent协作架构
⼆、核⼼职责
1️⃣ AI教学系统架构设计
• 设计AI机器⼈⽼师整体架构（语⾳交互 + 知识驱动 + 学习引导）
• 设计学习流程中的AI交互逻辑（讲解 / 提问 / 引导 / 纠错）
2️⃣ 知识库体系设计
• 设计多层知识结构：
◦ 项⽬知识库
◦ Skill技能库
◦ FAQ与教学脚本
◦ 通⽤科学知识
• 设计知识结构化⽅案（⽂档 → 切分 → 向量化 → 标签化）
• 建⽴知识沉淀与更新机制（教研内容⾃动进⼊知识库）
3️⃣ Skill技能体系建设
• 设计Skill标准结构（可复⽤教学技能模块）
• 抽象通⽤技能（如焊接、电机安装、调试等）
• 构建Skill调⽤机制（被项⽬ / AI / 步骤引⽤）
• 参与Skill分类与标签体系设计
4️⃣ RAG知识增强系统设计
• 构建并优化知识检索系统（RAG）
• 优化检索命中率、上下⽂拼接与回答准确性
• 解决AI幻觉与知识不⼀致问题
5️⃣ AI Agent与⼯作流设计
• 设计AI教学Agent体系，例如：
◦ 问答Agent
◦ 步骤引导Agent
◦ 调试问题Agent
◦ 内容推荐Agent（视频 / Skill）
• 设计Tool Calling与能⼒调⽤机制
• 设计学习过程中的Memory机制（上下⽂ / 学习进度）
6️⃣ AI能⼒模块化与平台化
• 将AI能⼒拆分为可复⽤模块：
◦ 知识检索模块
◦ Skill调⽤模块
◦ 学习引导模块
◦ 语⾳交互模块
• ⽀持在不同课程与项⽬中的复⽤
7️⃣ 教研平台AI能⼒设计
• 参与课程研发系统设计（基于NotebookLM或类似⼯具）
• 实现：
◦ ⾃动⽣成课程结构
◦ 教学脚本⽣成
◦ FAQ⽣成
• 提升课程研发效率与标准化能⼒
三、核⼼能⼒要求
1️⃣ AI应⽤架构能⼒（必须）
• 熟悉主流⼤模型应⽤（OpenAI / Claude / 等）
• 理解：
◦ Prompt设计
◦ Token与上下⽂管理
◦ Function Calling / Tool Calling
• 有完整AI应⽤落地经验
2️⃣ RAG与知识库能⼒
• 有RAG系统设计与优化经验
• 熟悉：
◦ 向量数据库（如Pinecone / Weaviate等）
◦ ⽂档切分（Chunking）
◦ Embedding与检索策略
• 能解决：
◦ 幻觉问题
◦ 检索命中率问题
◦ 多源知识融合
3️⃣ 知识⼯程能⼒
• 能设计结构化知识体系
• 能将⾮结构化资料转化为可检索、可复⽤知识
• 有信息架构（Information Architecture）经验优先
4️⃣ Agent系统设计能⼒
• 有Agent系统设计经验（LangChain / LlamaIndex / AutoGen等）
• 能设计：
◦ 多Agent协作
◦ ⼯具调⽤逻辑
◦ 状态管理与流程控制
5️⃣ 产品与场景理解能⼒
• 能理解学习流程与教学逻辑
• 能将AI能⼒转化为“⽤⼾体验”
• 有教育、内容或学习产品经验优先
四、附加技术能⼒
• 熟悉前后端开发（如JavaScript / Python / C#等）
• 有API设计与系统架构经验
• 有AI编程⼯具使⽤经验（如Cursor / ChatGPT / Claude）
• 熟悉知识管理⼯具（如NotebookLM / Notion / Obsidian）
• 有推荐系统或搜索系统经验
• 有教育科技或内容平台经验
五、语⾔与沟通能⼒
• 能阅读英⽂技术⽂档与AI相关资料
• 能进⾏基本英⽂技术沟通
• 具备良好的结构化表达能⼒
• 能与教研、产品、运营团队⾼效协作