职位概述
作为AI架构师，您将是整个智能习题系统技术蓝图的总负责人。您需要深度理解教学逻辑，主导构建以知识图谱为核心，集成智能生成、精准推荐、学情分析于一体的AI驱动平台。您不仅需要定义技术愿景，更需亲手搭建框架、攻克难题，将前沿算法转化为稳定、高效、可扩展的生产级服务。
工作职责
1. 系统架构与战略规划：
（1）负责智能习题系统整体AI技术架构的设计与演进，包括知识图谱构建与管理、模型服务、实时推理引擎、数据管道及MLOps平台。
（2）制定长期AI技术路线图，评估和引入最适合的尖端技术（如LLM、GNN、RAG、Agent等），确保技术领先性。
（3）保证系统架构的高可用、高并发、低延迟和安全性，并能进行成本控制。
2. 核心模块的落地：
（1）教育知识图谱构建： 设计从多源数据（教材、大纲、题库）中自动抽取知识实体、关系及属性的pipeline，构建覆盖多学科、多学段的结构化知识网络。
（2）智能习题引擎：
- 题目生成： 领导研发基于语义理解和LLM的自动习题生成技术，支持多种题型（选择、填空、解答），并能精准控制难度、区分度和教学目标。
- 自动批改与诊断： 构建对主观题进行语义理解、步骤判分和错误诊断的深度学习模型，提供超越“对错”的认知诊断反馈。
（3）学情画像系统： 设计基于图谱推理和学习行为序列的模型，实时刻画学生的知识掌握度、能力薄弱点和学习偏好，实现基于事实学情的习题推送。
任职要求
1. 学历与经验： 计算机科学、人工智能、机器学习相关专业硕士及以上学历，2年以上AI行业经验，有从0到1主导搭建AI产品并成功上线的经验。
2. 技术深度：
精通NLP与知识图谱： 深刻理解NLP核心技术（如Transformer、BERT、LLM微调与应用）和知识图谱技术（图数据库、图算法、GNN），有实际项目经验。
3. 强大的工程实现能力： 精通Python及主流深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉LangChain、LlamaIndex等应用开发框架。
4. 架构与云原生： 具备丰富的云计算（AWS/Azure/GCP）、容器化（Docker/K8s）和微服务架构设计经验。
5. 行业经验： 必须具备教育科技行业背景，深刻理解自适应学习、智能评测、个性化推荐等场景，有习题、题库、学习系统相关项目经验者极佳。
6. 软技能： 出色的逻辑思维、问题解决能力和沟通能力，能清晰地向非技术团队成员阐述技术方案。对教育充满热情与敬畏。
7. 拥有与大型语言模型（LLM）在教育场景（如题目生成、作文批改、对话辅导）的应用研发经验。
8. 出色的英语技术文献阅读能力。