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1.牽頭制定人工智能相關(guān)后端研發(fā)項(xiàng)目的技術(shù)架構(gòu)與技術(shù)路線，確保技術(shù)方案具備可行性、擴(kuò)展性與安全性。負(fù)責(zé)后端研發(fā)團(tuán)隊(duì)管理，包括任務(wù)分配、技能提升培訓(xùn)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)高效完成核心模塊開發(fā)、測試與上線工作。
2.主導(dǎo)人工智能技術(shù)在后端系統(tǒng)中的集成與調(diào)用，設(shè)計(jì)合理的接口與數(shù)據(jù)交互方案，保障 AI 能力與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的順暢銜接。
3.統(tǒng)籌人工智能相關(guān)項(xiàng)目的進(jìn)度管理，制定項(xiàng)目開發(fā)計(jì)劃，跟蹤項(xiàng)目里程碑節(jié)點(diǎn)，及時(shí)識(shí)別并解決項(xiàng)目中的技術(shù)難題與風(fēng)險(xiǎn)，確保項(xiàng)目按時(shí)交付。
4.負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)系統(tǒng)的性能優(yōu)化與穩(wěn)定性保障，通過技術(shù)手段（如分布式部署、緩存策略、負(fù)載均衡等）提升系統(tǒng)吞吐量、降低響應(yīng)延遲。
5.與產(chǎn)品、算法、前端等跨部門團(tuán)隊(duì)協(xié)作，深入理解業(yè)務(wù)需求，將人工智能技術(shù)與業(yè)務(wù)場景深度融合，推動(dòng) AI 相關(guān)產(chǎn)品的迭代升級(jí)與創(chuàng)新落地。
6.關(guān)注人工智能及后端研發(fā)領(lǐng)域的前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)（如大模型應(yīng)用、AI 工程化工具等），結(jié)合公司業(yè)務(wù)實(shí)際，評(píng)估新技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與技術(shù)儲(chǔ)備工作。
7.制定人工智能相關(guān)后端研發(fā)的技術(shù)規(guī)范與編碼標(biāo)準(zhǔn)，監(jiān)督團(tuán)隊(duì)執(zhí)行情況，提升代碼質(zhì)量與研發(fā)效率，保障系統(tǒng)的可維護(hù)性與可擴(kuò)展性。
8.負(fù)責(zé)人工智能相關(guān)后端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工作，設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案（如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫等），保障數(shù)據(jù)的安全性、完整性與可用性，支撐 AI 模型的推理與業(yè)務(wù)決策