1.AI系統全流程開發與落地主導AI系統的需求分析、架構設計、開發實施與商業化落地，覆蓋從技術預研到量產交付的全生命周期；基于AI/Agent/機器學習等技術理論，結合汽車軟件（如AUTOSAR標準、實時性要求場景）及跨行業（如AI+制造）需求，優化工程架構與技術方案，確保系統穩定性、可擴展性及車規級合規性。2.軟件工程與系統能力建設構建標準化AI開發工程體系（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），提升開發效率與質量；主導大型AI系統的性能優化（如計算資源調度、延遲控制、成本優化），解決復雜工程問題（如多模態數據處理、跨平臺兼容）。3.產品思維驅動技術價值轉化深度理解用戶痛點與產品需求，將抽象技術能力轉化為可落地的產品功能（如客戶定制化AI模塊、低代碼開發工具），推動技術與業務目標對齊；協同產品、運營團隊，主導AI功能的用戶體驗優化（如交互設計、場景化適配），提升客戶滿意度與商業化回報。4.團隊建設與跨部門協同組建并領導高績效AI開發團隊（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團隊潛力，打造“技術扎實、協作高效”的標桿團隊；協調研發、產品、業務等跨部門資源，推動復雜項目落地，打破技術-產品-業務壁壘。1.基礎資質計算機科學、人工智能、機器人方向碩士學歷；AI領域研發及工程經驗，團隊管理經驗；優先：英語可作為工作語言（讀寫流利），能高效對接跨國技術/產品團隊。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驗：主導過千萬級AI系統開發項目，覆蓋從需求分析到量產交付的全流程；精通軟件工程方法論（如敏捷開發、DevOps），熟悉系統設計及性能優化。②產品思維與用戶視角能從用戶需求出發定義技術方案，具備將技術能力轉化為產品功能的成功案例；熟悉AI產品化關鍵節點，能平衡技術先進性與產品落地可行性。③團隊領導力與協同力具備優秀的團隊建設能力：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調，能推動技術、產品、業務團隊高效協作，解決復雜項目中的沖突與瓶頸。3.優先條件有汽車電子領域AI系統開發經驗，熟悉行業痛點；主導過AI中臺或開發者平臺構建；在AI工程化領域有技術專利、頂會論文或開源貢獻者優先。

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