AI 部署工程师

远程，美国

发布于 2026 年 7 月 9 日

全职

售前 · 面向客户 · 技术概述

CrewAI 的 AI 部署工程师是一个售后技术职位，负责将已签约的交易转化为生产中的成功案例。你将负责与企业客户建立端到端的技术关系——从初始的入职和集成，到生产部署、优化和持续扩展。这个职位非常适合那些在解决复杂的基础设施和集成问题、与客户工程团队建立长期合作伙伴关系，以及确保多智能体 AI 系统在大规模上带来可衡量的业务价值方面找到深层满足感的人。

主要职责

技术实施与集成

主导 CrewAI 平台与客户系统的技术集成，包括 API 集成、数据管道、身份验证流程和自定义工作流。利用你在 Python、Agentic AI Stack 和云平台方面的深厚专业知识，开发并维护针对每个客户基础设施需求的可扩展解决方案。在实施期间及之后，排查复杂的技术问题——从容器编排和网络问题，到 LLM 配置和工具集成——提供及时的解决方案和根本原因分析。

部署与生产运维

使用 Python 以及 CrewAI 的开源和企业库，开发并集成自定义的智能体、工具和流程。监控已部署解决方案的性能、可靠性和业务价值，快速迭代智能体角色和工作流，以适应不断变化的客户需求。

客户成功与关系管理

作为售后阶段企业客户组合的主要技术联系人，与他们的工程和领导团队建立深厚、可信赖的关系。开展结构化的入职培训计划、技术研讨会和培训课程，以推动产品采用和客户的自给自足。通过了解客户不断变化的业务目标，并映射到 CrewAI 的额外功能，主动识别扩展机会。与客户成功经理和支持工程师合作，确保运营顺畅和高留存率。

文档与反馈循环

创建并维护部署手册、最佳实践指南、架构文档以及针对客户的特定技术参考。基于实际部署模式、痛点和功能请求，向产品团队和工程团队提供结构化的、可操作的反馈。为内部工具、自动化和流程做出贡献，以提高大规模部署效率和客户体验。

要求

资格与期望技能

• 3 年以上面向客户的技术角色经验（前向部署工程师、实施工程师、技术客户经理或类似职位）。
• 熟练掌握 Python，并具备容器化部署（Docker、Kubernetes）和 Agentic AI Stack（可观测性、RAG 等）的实际经验。
• 熟悉 AI/ML 概念和技术，包括 LLMs、AI 智能体框架、RAG 模式和提示工程。
• 拥有生产环境中分布式系统的故障排除经验——网络、调度、资源管理和可观测性。
• 出色的沟通能力，能够将复杂的技术问题转化为清晰的客户沟通和高管简报。
• 了解工作流编排、多智能体系统或分布式计算是一个重要的加分项。
• 计算机科学、工程或相关技术领域的学士学位优先考虑。
• 具备构建 GenAI 解决方案、使用各种数据库（SQL、NoSQL）的经验，或为开源 AI 智能体项目做出贡献的经验是显著的加分项。

团队协作

你将与产品、工程、销售和客户成功团队密切合作，以解决技术问题、发现产品改进点、支持账户扩展，并确保长期客户满意度。你还将与售前团队合作，确保从已完成的交易顺利过渡到成功的实施。

绩效指标

• 成功的项目实施和投产时间。
• 客户满意度评分（CSAT/NPS）和账户健康指标。
• 技术支持和问题解决的及时性与质量（SLA 遵守情况）。
• 通过扩展和低流失率实现的净收入留存（NRR）贡献。
• 解决方案设计、文档和可操作产品反馈的质量。