工作内容

一、技术管理

1. 协助总监制定部门的技术愿景、战略路线图和研发规范。

2. 主导关键技术选型、系统架构评审，确保技术方案的先进性、可靠性和可扩展性。

3. 深入研发一线，指导攻克核心技术难题，参与重大项目的设计与代码评审。

4. 负责部门的技术债务管理、代码质量提升和技术风险防控。

二、团队管理与执行

1. 协助总监进行团队建设、人员招聘、绩效考核与人才培养，提升团队整体战斗力。

2. 管理多个研发团队（或项目组），确保项目按时、按质、按预算交付。

3. 优化和落地敏捷开发流程，推动DevOps文化，不断提升研发效能。

4. 营造积极向上、技术驱动的团队氛围，促进知识共享和技术创新。

三、跨部门协作与沟通

1. 与产品、运营、市场等团队紧密合作，深刻理解业务需求，确保技术输出精准赋能业务增长。

2. 向管理层清晰汇报技术进展、项目风险和资源需求。

任职要求

1. 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、信息技术、网络工程或相关专业，五年以上相关工作经验。

2. 精通机器学习、深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch等），具备丰富的AI项目落地经验，熟悉自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）或大语言模型（LLM）应用等至少一个领域。

3. 深入理解并具有大规模数据库（如MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis等）的设计、优化及运维经验，熟悉分布式数据库原理。

4. 扎实的网络基础知识，精通TCP/IP、HTTP/HTTPS、DNS等协议，具备网络性能优化、网络安全和高可用架构设计的实战能力。

5. 至少精通一门主流编程语言（如Python, Java, Go, C++等），具备优秀的编码能力、系统设计能力和代码评审经验。

6. 具备企业级信息化系统的规划、集成和实施经验，深刻理解系统架构演进（单体、SOA、微服务）。

7. 熟悉云计算平台（如AWS, Azure, 阿里云等）的服务体系，具备云原生（Docker, Kubernetes）技术的实践经验。

8. 精通敏捷开发（Scrum/Kanban）、CI/CD、DevOps文化与实践，能有效提升团队开发效率与产品质量。开发能力：熟练掌握Python/Java至少一种语言，有完整的AI项目开发经验，熟悉Spring/Django等框架，具备高并发系统开发能力者优先。

9. 掌握深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）及模型部署（ONNX/TensorRT），具备Prompt Engineering、RAG系统开发或LLM微调经验，熟悉会展场景下的推荐算法、计算机视觉应用者加分。

工作内容

1.参与制定和优化公司的数据治理策略、政策、流程和标准规范。

2.负责建设和维护企业级数据目录，实现数据资产的可见、可懂、可用。

3.建立数据质量监控规则和指标体系，诊断数据质量问题根因，并推动相关团队进行修复。

4.与AI算法团队紧密合作，制定面向机器学习的数据标准和质量要求。

5.参与建立训练数据的标注、清洗和验证流程，确保AI模型输入数据的高质量。

6.协助监控AI模型在生产环境中的数据分布变化，预警数据漂移等问题。

7.协助落实数据分类分级、数据安全策略和隐私保护要求，确保数据处理活动符合相关法律法规。

8.在全公司范围内推广数据治理文化，对业务和技术人员进行数据治理理念和工具的培训。

9.能独立或带领团队完成业务数据治理工作，为AI系统提供安全、合规、高质量的数据支撑。

任职要求

1.本科及以上学历，计算机科学、信息技术、软件工程、数据科学、统计学、信息管理或相关专业，CET-4以上。

2.三年以上相关工作经验，带领/参与数据治理方面工作，具备数据治理经验或案例。

3.熟练使用SQL进行数据查询、分析和问题排查。

4.了解主流数据治理/数据目录工具（如Collibra, Alation等）或数据质量管理平台。

5.能使用Python进行基本的数据处理和自动化脚本开发者优先。