• 与客户业务部门、技术部门及管理层沟通，识别并界定优先解决的业务问题，明确量化目标、验收标准与阶段计划。
• 管理客户预期与项目节奏，将技术方案表述为业务语言，协调客户相关方与公司产品、工程团队，推动项目按约定目标闭环。
• 开展现场调研，诊断客户信息技术架构、数据条件与业务流程，理实际运行中的关键规则，形成可执行的人工智能适配方案。
• 负责系统架构设计、原型开发、数据集成、应用开发及模型私有化部署、并在客户网络安全、数据合规等约束条件下完成实施。
• 建立评估与验收机制，对模型输出质量进行度量与治理，明确可自动化环节与须人工复核的环节，并持续优化运行效果。
• 对影响业务正常使用的问题及时响应、排查与修复，推动系统由上线转入日常稳定使用。
• 将一线个性化需求抽象为产品功能需求，推动成熟能力平台化、组件化，降低后续同类项目的重复建设。
• 遵守客户数据管理要求，完成知识转移与使用培训，使客户团队具备独立使用及基本运维能力。

• (一)基本条件
• 本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数学、数据科学或相关专业。
• 具备扎实的软件工程基础，熟练掌握 Python、Golang、Java、TypeScript/JavaScript 等至少一种编程语言，并具有实际项目开发经验。
• 具备完整业务功能的设计与实现能力，能够独立承担从接口、数据到应用界面的交付工作。
• 具备良好的书面与口头表达能力，能够与技术及非技术相关方进行有效沟通。
• 能够接受出差，并在客户现场开展调研、实施与支持工作。
• 对项目范围、数据条件与交付周期具备专业判断，能够拟定可执行、可验收的阶段目标。 (二)专业能力
• 人工智能应用的构建与部署。了解大熟能力平台化检索增强生成、智能体流程及机器学习的基本方法;能够运用评估与错误分析管理模型输出的不确定性，并清晰界定人机分工边界。
• 软件工程基本功。能够在成本、性能、可靠性、安全性与隐私保护之间进行权衡，并据此完成系统设计、实现与测试。
• 工程工具的规范使用。能够熟练使用编程辅助工具开展开发，合理组织任务上下文与验收条件，并对生成结果进行审核与必要修正。
• 业务理解与方案判断。能够理解客户业务目标与使用场景，参与确定建设范围;能够判断事项宜于快速验证，或宜于按生产标准建设，并将具备复用价值的需求反馈至产品团队。
• 受限环境交付。具备在异构系统、内网环境或数据不出域条件下完成集成、部署与故障排查的能力。

• 具有客户现场部署、平台类或软件即服务项目的定制交付经验，并参与过可复用能力的沉淀。 2,具有交通、医疗、教育、能源、交通、政府等行业的项目经验。

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