• FDE LLM agent 大模型
• 承担集团多方向AI解决方案的端到端交付，将模糊业务诉求转化为清晰的技术方案与交付计划，对交付结果和业务价值负责；
• 完成核心架构设计与生产级系统搭建，落地RAG、微调、Agent编排等AI工程化方案，构建评估体系（Evals），确保系统从原型走向可信赖的规模化生产部署；
• 跟踪大模型及AI工程技术趋势，针对不同行业场景完成技术选型、架构设计与成本优化，制定并演进解决方案技术路线；
• 通过量化指标持续度量和呈现交付价值，推动方案上线后的推广与采纳，提升客户满意度与续约意愿；
• 将客户现场解决方案沉淀为可复用资产与交付方法论，向产品研发团队回传一线洞察，影响产品与技术路线图。

• :（放宽到45左右）
• 10年及以上软件工程或技术交付经验，其中至少3年AI/大模型应用落地经验，主导过多个大型复杂项目从0到1的端到端交付，在面向业务的定制化解决方案领域有公认的成果和影响力；
• 具备企业级AI应用落地领域全面且深入的知识体系，涵盖大模型应用架构、RAG、微调、Agent编排、评估体系（Evals）建设、模型选型与成本优化等，能够针对不同业务场景给出最优技术路径，具有深入的行业洞察力和技术前瞻性；
• 具备顶尖的全栈开发与架构设计能力，能够独立完成生产级系统的架构设计，编写和评审核心代码（Python、TypeScript、JavaScript等），有基于大规模结构化与非结构化数据构建高可用企业级应用的丰富实践经验；
• 主导过LLM/生成式模型驱动系统在生产环境的规模化部署，深刻理解模型行为对产品体验的影响，能够定义交付方法论和最佳实践，将业务一线的解决方案沉淀为可复用的资产和标准，赋能整个交付团队；
• 对AI应用市场和行业标杆（如OpenAI、Palantir等）的前向部署模式有深入理解和体系化分析，能够根据技术演进和公司业务发展需要，制定有效且具创新性的交付策略与技术路线，构建公司在该领域的核心竞争力；
• 具备技术布道和团队培养能力，能够指导和培养初中级FDE，在团队内建立技术标准和质量体系，是团队公认的技术权威和疑难问题的最终解决者。

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