1.AI系統(tǒng)全流程開發(fā)與落地主導AI系統(tǒng)的需求分析、架構設計、開發(fā)實施與商業(yè)化落地，覆蓋從技術預研到量產(chǎn)交付的全生命周期；基于AI/Agent/機器學習等技術理論，結(jié)合汽車軟件（如AUTOSAR標準、實時性要求場景）及跨行業(yè)（如AI+制造）需求，優(yōu)化工程架構與技術方案，確保系統(tǒng)穩(wěn)定性、可擴展性及車規(guī)級合規(guī)性。2.軟件工程與系統(tǒng)能力建設構建標準化AI開發(fā)工程體系（如模型訓練-部署-迭代流程、自動化測試框架、模型輕量化工具鏈），提升開發(fā)效率與質(zhì)量；主導大型AI系統(tǒng)的性能優(yōu)化（如計算資源調(diào)度、延遲控制、成本優(yōu)化），解決復雜工程問題（如多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、跨平臺兼容）。3.產(chǎn)品思維驅(qū)動技術價值轉(zhuǎn)化深度理解用戶痛點與產(chǎn)品需求，將抽象技術能力轉(zhuǎn)化為可落地的產(chǎn)品功能（如客戶定制化AI模塊、低代碼開發(fā)工具），推動技術與業(yè)務目標對齊；協(xié)同產(chǎn)品、運營團隊，主導AI功能的用戶體驗優(yōu)化（如交互設計、場景化適配），提升客戶滿意度與商業(yè)化回報。4.團隊建設與跨部門協(xié)同組建并領導高績效AI開發(fā)團隊（含算法、工程、測試等角色），通過技術培訓、目標拆解與激勵機制激發(fā)團隊潛力，打造“技術扎實、協(xié)作高效”的標桿團隊；協(xié)調(diào)研發(fā)、產(chǎn)品、業(yè)務等跨部門資源，推動復雜項目落地，打破技術-產(chǎn)品-業(yè)務壁壘。1.基礎資質(zhì)計算機科學、人工智能、機器人方向碩士學歷；AI領域研發(fā)及工程經(jīng)驗，團隊管理經(jīng)驗；優(yōu)先：英語可作為工作語言（讀寫流利），能高效對接跨國技術/產(chǎn)品團隊。2.核心能力①技術理論與工程實踐具備扎實的AI/Agent/機器學習/深度學習/自然語言處理理論基礎，熟悉主流框架（如TensorFlow、PyTorch、LangChain）及工具鏈；有深厚的工程實踐經(jīng)驗：主導過千萬級AI系統(tǒng)開發(fā)項目，覆蓋從需求分析到量產(chǎn)交付的全流程；精通軟件工程方法論（如敏捷開發(fā)、DevOps），熟悉系統(tǒng)設計及性能優(yōu)化。②產(chǎn)品思維與用戶視角能從用戶需求出發(fā)定義技術方案，具備將技術能力轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能的成功案例；熟悉AI產(chǎn)品化關鍵節(jié)點，能平衡技術先進性與產(chǎn)品落地可行性。③團隊領導力與協(xié)同力具備優(yōu)秀的團隊建設能力：通過技術賦能、目標共識與文化塑造凝聚團隊，形成“傳幫帶”的榜樣效應；擅長跨部門溝通與資源協(xié)調(diào)，能推動技術、產(chǎn)品、業(yè)務團隊高效協(xié)作，解決復雜項目中的沖突與瓶頸。3.優(yōu)先條件有汽車電子領域AI系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗，熟悉行業(yè)痛點；主導過AI中臺或開發(fā)者平臺構建；在AI工程化領域有技術專利、頂會論文或開源貢獻者優(yōu)先。

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