企业智能事业部-AI数据研发专家-数据平台

聚焦于企业级数字化管理场景（包括人力资源、财务、法务、数字化办公等），参与构建面向企业智能运营的数据智能体系，主导AI驱动的数据资产建设、高质量评测机制、数据治理标准及安全合规框架，并与业务团队紧密协作，规划并落地高价值的AI应用场景，推动Data + AI在企业管理领域的深度融合与创新落地。

1、围绕HR、财务、办公等企业核心业务流程，探索端到端的Data + AI解决方案并推动产品化落地。
2、主导构建面向企业场景的大模型/多模态模型评估体系，设计覆盖准确性、合规性、可解释性等维度的自动化评测平台，建立“评测-反馈-优化”闭环机制。
3、负责企业核心业务域的AI数据化建设，构建高质量、结构化、可复用的数据资产与特征库，支撑AI场景的模型微调与应用。
4、主导推动AI数据开发提效，建设DataOps工程体系及工具链，显著缩短从需求到上线的周期，提升数据质量、稳定性与研发效率。
5、持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。
6、主导AI应用的工程化落地，建设从Prompt/RAG/Agent编排、服务部署、在线监控到持续迭代的全链路AI工程体系，保障AI能力可交付、可观测、可扩展、可运维。
7、负责设计并实现面向企业场景的AI服务架构，包括模型推理加速、缓存机制、向量检索、上下文管理、工具调用编排等核心能力，支撑复杂业务场景下的高并发、低延迟与高可用。

1. 计算机科学、人工智能、数据科学、信息管理或相关专业硕士及以上学历；具备至少AI算法应用或AI工程化能力一项。
2. 1～3年大数据/AI相关研发经验，其中至少2年聚焦于企业级数据平台、AI应用或大模型数据工程化项目；
3. 具备扎实的数据工程能力，精通SQL，熟练掌握Python等至少一门开发语言，熟悉主流大数据技术栈（如Spark、Flink、Kafka、Hudi/Iceberg）及云数据仓库（如MaxCompute、Hadoop等）；
4.