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岗位职责 - 基于公司核心产品 IOP(智能运营平台),建设面向全球仓库现场的监控告警、数据洞察与 AI 效率归因能力,支撑货箱到人、托盘到人等多种业务形态的运营效率 - 参与平台数据链路建设,完成现场侧到云端的数据采集、分层加工(ODS/DWD/DWS)与指标口径治理,保障数据洞察与智能决策的数据可信度 - 依托 AI Native 研发模式,开展 IOP 系统相关功能的开发迭代工作,完成产品设计、代码开发、测试等核心工作 - 参与 AI 效率归因能力共建,将领域专家经验沉淀为可复现、可审计的判据知识,参与 RAG 知识库、智能 Agent 与结论质量评测体系建设 - 探索 AI Native 时代下的开发范式,建立并维护系统知识库与架构决策记录 - 负责线上项目的问题响应与运维支撑工作,持续复盘交付流程,迭代优化交付方式,稳步提升项目整体交付效率与稳定性 任职要求 - 2027 届本科及以上学历,计算机、软件工程、数据科学、统计学、物流工程等相关专业 - 具备良好的代码编写能力,熟练掌握 Java、Python 至少一门编程语言;理解并发编程、JVM 核心运行机制,熟悉 Spring Boot 框架及 MySQL 数据库,了解 Redis、消息队列等中间件的核心特性与业务适用场景 - 具备数据分析与大数据相关知识:SQL 熟练(窗口函数、多表关联、执行计划),了解数据仓库分层与维度建模概念,掌握概率统计基础;有 Spark / Flink / Kafka 等大数据组件,或 pandas / numpy 数据分析的项目、竞赛与实习经历者优先 - 具备一定的 AI Native 技术基础认知,了解机器学习基础概念、大模型运行原理及能力边界;了解 Transformer、提示词工程、RAG、智能 Agent 等主流 AI 技术 - 具备优秀的逻辑拆解与结构化思维,可将复杂业务需求、AI 落地需求拆解为可落地的技术方案与细分执行场景;能基于数据而非直觉得出结论,并对指标口径差异保持敏感 - 具备扎实的计算机基础知识,熟练掌握数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库原理等核心专业知识,具备完备的技术知识体系 - 沟通表达清晰、文档表达能力良好,工作主动积极,乐于拥抱 AI 原生新型研发模式,适配数字化交付工作
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