1.AI系统全流程开发与落地主导AI系统的需求分析、架构设计、开发实施与商业化落地，覆盖从技术预研到量产交付的全生命周期；基于AI/Agent/机器学习等技术理论，结合汽车软件（如AUTOSAR标准、实时性要求场景）及跨行业（如AI+制造）需求，优化工程架构与技术方案，确保系统稳定性、可扩展性及车规级合规性。2.软件工程与系统能力建设构建标准化AI开发工程体系（如模型训练-部署-迭代流程、自动化测试框架、模型轻量化工具链），提升开发效率与质量；主导大型AI系统的性能优化（如计算资源调度、延迟控制、成本优化），解决复杂工程问题（如多模态数据处理、跨平台兼容）。3.产品思维驱动技术价值转化深度理解用户痛点与产品需求，将抽象技术能力转化为可落地的产品功能（如客户定制化AI模块、低代码开发工具），推动技术与业务目标对齐；协同产品、运营团队，主导AI功能的用户体验优化（如交互设计、场景化适配），提升客户满意度与商业化回报。4.团队建设与跨部门协同组建并领导高绩效AI开发团队（含算法、工程、测试等角色），通过技术培训、目标拆解与激励机制激发团队潜力，打造“技术扎实、协作高效”的标杆团队；协调研发、产品、业务等跨部门资源，推动复杂项目落地，打破技术-产品-业务壁垒。1.基础资质计算机科学、人工智能、机器人方向硕士学历；AI领域研发及工程经验，团队管理经验；优先：英语可作为工作语言（读写流利），能高效对接跨国技术/产品团队。2.核心能力①技术理论与工程实践具备扎实的AI/Agent/机器学习/深度学习/自然语言处理理论基础，熟悉主流框架（如TensorFlow、PyTorch、LangChain）及工具链；有深厚的工程实践经验：主导过千万级AI系统开发项目，覆盖从需求分析到量产交付的全流程；精通软件工程方法论（如敏捷开发、DevOps），熟悉系统设计及性能优化。②产品思维与用户视角能从用户需求出发定义技术方案，具备将技术能力转化为产品功能的成功案例；熟悉AI产品化关键节点，能平衡技术先进性与产品落地可行性。③团队领导力与协同力具备优秀的团队建设能力：通过技术赋能、目标共识与文化塑造凝聚团队，形成“传帮带”的榜样效应；擅长跨部门沟通与资源协调，能推动技术、产品、业务团队高效协作，解决复杂项目中的冲突与瓶颈。3.优先条件有汽车电子领域AI系统开发经验，熟悉行业痛点；主导过AI中台或开发者平台构建；在AI工程化领域有技术专利、顶会论文或开源贡献者优先。

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