算法工程师

【岗位职责】 1、独立分析业务需求与复杂问题。理解业务目标、现有系统和实际约束，主动澄清需求、识别关键问题，形成解决思路、实施计划与验证标准。 2、设计AI应用架构与技术方案。在总体技术方向和关键架构约束下，独立完成所负责应用或模块的方案设计，合理划分模型、工具、工作流及常规软件模块的职责，明确上下文、状态、接口和异常处理机制。 3、以AI Native方式推进研发。将AI融入资料研究、系统分析、方案探索、开发实施、调试和验证流程，合理拆解任务、组织信息、检查结果，并持续改善工作方法。 4、亲自推进实施与交付。完成关键路径开发、系统集成、联调、重构及迁移，持续处理实施和交付中的问题；涉及关键架构与重大取舍时，主动组织评审。 5、开展效果评估与持续迭代。建立评测基线，分析典型坏例与失败原因，通过对照实验、测试及回归验证改进模型应用效果、系统稳定性和运行效率。 6、推动跨领域与跨团队协作。快速学习所需业务和技术知识，对专项问题开展初步分析，明确协作需求并推动集成验证；沉淀可复用的设计、工具、文档和问题处理方法。 【任职要求】 1、对AI具有深入理解。理解大模型的能力特点、适用边界及输出不确定性，能够结合业务目标判断AI应承担的任务、所需信息和约束条件，并说明方案可能失效的原因及验证方法。 2、具备AI应用架构与系统设计能力。能够将业务问题转化为可实施的系统方案，合理设计模型、上下文、工具、流程与状态之间的关系，解释技术选择及取舍，并考虑可靠性、可维护性和后续演进。 3、具备AI Native的问题解决能力。能够基于AI能力重新拆解任务、组织信息和设计工作流程，合理安排AI、确定性程序与人工判断的职责；能够有效运用AI工具，并独立审查和验证其产物。 4、具备跨领域学习与探索能力。面对陌生业务或技术问题，能够主动识别知识缺口和关键假设，通过资料研究、现有系统分析及最小实验快速建立理解，并根据证据调整判断。 5、具备独立实施和交付能力。有AI应用或复杂软件系统的实际研发与交付经历，能够理解系统实现、亲自推进开发与问题定位，并通过测试、评测及集成验证对结果质量负责。 6、具备责任意识与协作能力。能够在目标明确、实施路径尚需探索的情况下自主推进工作，及时暴露风险、提出建议并协调相关人员完成闭环；能够清晰说明个人贡献、关键决策及验证依据。