1、業(yè)界友商競爭力分析、深入了解行業(yè)和技術(shù)發(fā)展趨勢；了解客戶場景/需求，完成詳細(xì)設(shè)計(jì)，輸出設(shè)計(jì)說明書
2、完成產(chǎn)品或數(shù)據(jù)架構(gòu)或算法架構(gòu)設(shè)計(jì)和競爭力定義。做好技術(shù)選型，完成周邊系統(tǒng)集成設(shè)計(jì)，形成基線需求并完成分解；做好DFX設(shè)計(jì)
3、組織SEG團(tuán)隊(duì)，推動(dòng)架構(gòu)方案落地細(xì)化可行性評估；
4、AI算法及大模型SE要做好關(guān)鍵算法方案設(shè)計(jì)，做好數(shù)據(jù)及語料清洗方案設(shè)計(jì)，做好大模型RAG，Agent，Workflow等工程設(shè)計(jì)
5、數(shù)據(jù)SE做好維度建模設(shè)計(jì)，做好分層分級(jí)設(shè)計(jì)，提升模型復(fù)用度，減少重復(fù)開發(fā)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足業(yè)務(wù)要求
6、完成各技術(shù)評審點(diǎn)驗(yàn)收。
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷，8年以上工作經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算機(jī)/軟件工程/人工智能等專業(yè)優(yōu)先；
2、具備豐富的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)，包括但不限于主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量等方面；
3、對生成式AI技術(shù)有一定了解，熟悉大模型的原理，特別是大規(guī)模語言模型（LLM），對Prompt、embedding技術(shù)、RAG技術(shù)等有深刻理解；
4、參與AI、異構(gòu)并行領(lǐng)域業(yè)界前沿技術(shù)的分析與研究工作；
5、熟悉Hadoop、Hive、Spark、Java、SQL等技術(shù)，具備大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
6、具備復(fù)雜業(yè)務(wù)理解力，有較強(qiáng)的產(chǎn)品化與服務(wù)思維，邏輯思考能力強(qiáng)，能獨(dú)立分析并主動(dòng)推動(dòng)解決問題。