AI研发工程师(J38697)

1. AI战略支持：
- 协助副总裁制定公司AI技术应用战略，分析行业趋势（如大模型、机器学习、计算机视觉等），提炼可落地的业务场景（如业务改进、研发改进、自动化流程、数据分析等）。
- 参与AI相关项目的规划与优先级排序，跟踪项目进度，确认落地效果，并持续改进，提升效率。

2. 技术与业务衔接：
- 对接技术团队（AI算法、开发工程师），理解AI模型、技术方案的落地可行性，协助拆解业务需求为技术任务。
- 协调跨部门资源（产品、运营、市场等），推动AI项目在具体业务线和部门的落地。

3. 数据与洞察分析：
- 收集、整理公司内外部AI相关数据（如项目效果数据、行业技术动态），通过数据分析工具（如Python、SQL、Tableau）输出洞察，为决策提供支持。
- 跟踪AI技术落地后的效果，协助制定优化方案（如模型迭代、流程改进）。

4. 行业与生态研究：
- 调研AI领域前沿技术、竞品动态及合作伙伴资源，整理成简报供高层参考，助力公司把握技术红利。

教育背景与专业技能】
- 专业匹配：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、机器学习、数学建模等相关专业，有AI相关毕业设计或项目经验加分
- 技术基础：
- 熟悉至少一种AI框架（如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn），掌握机器学习/深度学习基础理论（如分类、回归、神经网络等）；
- 具备Python编程能力，能处理基础数据清洗、分析任务（如Pandas、Numpy），了解SQL者优先；
- 对AI在互联网、软件行业的应用场景（如智能办公、企业服务、自动化工具）有基础认知，有相关实习/课程项目经验者加分（如参与过AI产品原型设计、模型部署小项目）；
- 具备良好的英文听说沟通能力。

【核心软实力】
- 学习与适应能力：快速理解AI技术与业务逻辑的结合点，能在高层指导下快速吸收行业知识，适应高强度、多线程的工作节奏。
- 沟通与协调能力：优秀的跨部门沟通能力，能以清晰逻辑向技术团队传递业务需求，向非技术团队解释AI技术价值，具备基础项目协调能力。
- 战略思维与洞察力：对技术驱动业务增长有敏感度，能从数据中提炼问题，协助副总裁拆解战略目标为可执行计划。
- 创新与抗压能力：愿意挑战新领域，对AI技术落地有主动探索意识，能在压力下推动项目进展。