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工作職責(zé) 1、AI工具開發(fā)與落地 設(shè)計(jì)并開發(fā)基于AI大模型的應(yīng)用工具，優(yōu)化項(xiàng)目質(zhì)量管理流程（立項(xiàng)、里程碑跟蹤、交付驗(yàn)收、結(jié)項(xiàng)等全生命周期）。 通過(guò)自動(dòng)化、智能化手段減少人工操作，提升質(zhì)量保證（QA）效率與準(zhǔn)確性。 2、流程智能化改造 分析現(xiàn)有項(xiàng)目管理痛點(diǎn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)性質(zhì)量監(jiān)控模型（如風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、缺陷自動(dòng)分類）。 開發(fā)智能報(bào)告生成、數(shù)據(jù)洞察分析等工具，輔助質(zhì)量決策。 3、跨部門協(xié)同與落地 與項(xiàng)目管理、QA、研發(fā)團(tuán)隊(duì)緊密協(xié)作，推動(dòng)AI工具在業(yè)務(wù)流程中的集成與應(yīng)用。 主導(dǎo)工具上線后的效果評(píng)估與持續(xù)迭代優(yōu)化。 崗位要求 1、技術(shù)能力 熟練掌握至少一門編程語(yǔ)言（C/C++/Java/Python），Python優(yōu)先。 了解機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)算法（如分類、聚類、NLP基礎(chǔ)模型），有實(shí)際應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 熟悉AI大模型（如GPT、LLaMA等）應(yīng)用開發(fā)框架（LangChain、LlamaIndex等）。 2、行業(yè)知識(shí) 對(duì)汽車電子、車載軟件系統(tǒng)的研發(fā)流程、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)（如ASPICE, ISO 26262）有基本認(rèn)知。 3、工程素養(yǎng) 具備較強(qiáng)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)能力，能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可落地的AI解決方案。 有工具開發(fā)全流程經(jīng)驗(yàn)（需求分析→開發(fā)→測(cè)試→部署→運(yùn)維）。 4、軟技能 極強(qiáng)的責(zé)任心、執(zhí)行力和問(wèn)題解決能力。 優(yōu)秀的跨部門溝通協(xié)調(diào)能力，能有效組織多方資源推進(jìn)項(xiàng)目。 持續(xù)學(xué)習(xí)意識(shí)，主動(dòng)跟蹤AI技術(shù)前沿并探索業(yè)務(wù)結(jié)合點(diǎn)。 5、教育背景 本科及以上學(xué)歷，211/985院校計(jì)算機(jī)、軟件工程、電子工程、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)，或具備同等學(xué)力的優(yōu)秀候選人。 加分項(xiàng) 有項(xiàng)目管理/質(zhì)量管理工具（如Jira, Polarion）二次開發(fā)經(jīng)驗(yàn)。 熟悉汽車電子開發(fā)流程（V-Model, Agile SPICE）或功能安全標(biāo)準(zhǔn)。 具備大模型微調(diào)（Fine-tuning）、智能體（Agent）開發(fā)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 參與過(guò)流程自動(dòng)化（RPA）或數(shù)據(jù)智能分析項(xiàng)目。