核心统筹航空航天领域QAR飞行大数据平台、航空智能分析系统的研发落地与团队管理，聚焦航空行业专属数据场景，打造适配飞行安全监控、航空器运维、航班运营分析的大数据+AI技术体系，具体职责如下： 1、核心研发团队搭建与管理，规范航空技术研发体系 负责航空大数据+AI研发团队的日常管理、人员调配、任务拆分与进度全流程管控。结合航空项目研发特性，搭建标准化研发流程、代码规范与项目交付体系，统筹团队绩效考核、技术沉淀、人才培养，打造高效稳定的航空技术研发团队。 2、主导航空QAR大数据平台核心研发与迭代升级 全权主导公司核心航空QAR飞行数据平台、航空数据仓库、飞行智能分析体系的架构优化、功能研发与版本迭代。负责飞行原始QAR数据、航空器运维数据、航班运行数据的全链路技术落地，保障航空大数据平台高稳定、高并发、高精度运行，满足航空行业严苛的数据合规与精准分析要求。 3、统筹航空大数据+AI项目全流程落地，输出行业解决方案 深度结合航空飞行安全、航空器维保、航班运营、风险预警等行业业务需求，统筹航空大数据采集、清洗、脱敏、存储、计算、建模全流程研发。主导航空AI算法应用、智能风险识别、飞行数据智能分析等场景落地，输出适配航空航天行业的大数据+AI整体技术解决方案。 4、攻坚航空行业专属技术难点，优化核心技术能力 针对性攻克QAR飞行海量异构数据处理、飞行数据降噪清洗、航空数据精准建模、AI飞行风险识别、异常数据研判等行业专属技术难点。持续优化航空数据处理效率、AI模型识别准确率、平台数据精度与系统稳定性，贴合航空行业高精准、高安全、高可靠的核心要求。 5、跨部门协同，落地航空智能化业务项目 对接航空业务、产品、交付团队，精准拆解飞行数据分析、航空器智能运维、飞行风险预警、航班智能优化等智能化需求。统筹技术团队完成项目开发、测试、上线与落地交付，实现大数据、AI技术与航空业务的深度融合。 6、把控项目质量与技术沉淀，搭建航空技术壁垒 负责团队代码质量、项目质量、数据安全与研发进度整体把控，搭建航空大数据研发知识库。开展团队专项技术培训，提升团队航空数据处理、行业AI应用研发能力，持续沉淀航空行业核心技术壁垒。

（一）硬性必备条件 1、统招本科及以上学历，计算机、大数据、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业； 2、5年以上大数据研发经验，2年以上研发团队管理经验，具备航空航天行业、QAR飞行数据、航空大数据平台相关研发落地经验；拥有完整的航空大数据项目开发、航空AI场景应用落地、项目统筹管理经验，可独立带队完成航空专项大数据、AI智能化项目全流程开发与交付； 3、熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Hive等主流大数据生态技术栈，具备海量飞行异构数据处理实战经验； 4、精通数据仓库建模、数据分层、数据治理、数据质量管控，熟悉航空QAR数据、航空器运维数据、航班运行数据的结构特性与处理逻辑； 5、熟练掌握Java/Python/Scala等主流开发语言，代码功底扎实，具备航空大数据平台架构设计、迭代优化思维与实战能力； 6、具备航空行业AI应用落地经验，熟悉飞行风险识别、数据异常研判、智能运维等航空AI场景开发逻辑，掌握常用大模型、AI算法在航空数据领域的落地应用，有真实航空AI项目落地成果； 7、具备极强的技术攻坚、项目统筹与团队管控能力，可同时统筹航空大数据平台研发、AI场景落地双向项目，精准把控航空项目技术难点、交付质量与进度。 （二）优先加分项 1、深耕航空航天、民航科技领域，有航空QAR数据平台、飞行大数据分析、航空智能运维平台搭建经验； 2、熟悉民航数据规范、航空数据安全标准，参与过航空行业数字化、智能化重点项目； 3、擅长海量飞行数据降噪、建模、分析挖掘，有飞行风险预警、航空器故障智能研判相关项目经验； 4、具备中大型大数据平台架构优化、高并发数据处理、数据治理体系搭建经验； 5、具备完整技术团队搭建、人才培养、流程体系搭建经验。 （三）绝对淘汰项 1、无航空航天/民航行业大数据研发经验，仅做通用数据分析、通用大数据开发，无QAR飞行数据处理经验； 2、无研发团队管理经验，无法独立统筹技术团队、把控航空专项项目交付； 3、技术栈老旧，不熟悉主流大数据生态架构，无大数据平台自主搭建与迭代能力； 4、无航空AI场景落地经验，不了解航空行业数据业务逻辑与技术标准。