（一）研发战略与产品路线规划 1. 战略对齐与方向锚定：深度研判政府与企业数字化转型政策、需求趋势及行业技术动态，制定产品研发中长期战略规划，明确政企行业大数据与AI产品的核心发展方向、技术路线图及阶段性目标（如季度/年度产品迭代计划、技术突破重点）。 2. 产品研发规划落地：围绕政企客户核心痛点（如政府审计的数据穿透分析、企业监管的风险实时预警、企业运营的智能决策支撑），牵头梳理产品矩阵规划，明确各产品的核心功能、技术架构与差异化优势，确保研发资源向高价值产品倾斜。 3. 技术创新与预研布局：跟踪大数据、AI领域前沿技术与行业应用案例，推动创新技术转化为产品功能，形成技术壁垒。 （二）产品研发全流程管控 1. 需求解析与方案设计：深度拆解需求，明确需求优先级、业务逻辑及技术指标，组织核心研发团队输出产品技术架构方案，确保方案满足政企客户对系统稳定性、数据安全性、业务扩展性的要求。 2. 研发执行与进度质量管控：基于产品迭代周期，采用敏捷开发模式拆解研发任务，明确各模块的负责人、时间节点与交付标准，建立研发进度可视化跟踪机制和“单元测试+集成测试+压力测试+安全测试”全流程质量管控体系，及时解决研发瓶颈（如海量政企数据处理效率低、AI模型业务适配精度不足）。 3. 产品交付与迭代优化：协调解决产品交付过程中的技术问题，确保交付质量与周期达标；建立“客户反馈-需求分析-研发优化”闭环机制，制定产品迭代计划，持续优化产品性能、扩展业务场景。 （三）研发团队建设与管理 1. 团队架构搭建与人才配置：参与设计适配政企产品研发的团队架构，明确各岗位核心职责；牵头核心人才招聘，构建“资深专家+骨干工程师+储备人才”的梯队体系。 2. 能力提升与激励赋能：制定团队培训计划，围绕政企产品研发需求开展专项培训；建立“目标导向+成果量化”的考核机制，将产品交付率、技术难题解决率、客户满意度等纳入考核，激发团队积极性与创造力。 3. 团队文化塑造：传承“合规为先、质量至上、客户中心”的研发文化，营造技术攻坚、经验共享的团队氛围，通过技术分享会、代码评审会提升团队整体研发能力。 （四）技术攻坚与行业洞察 1. 重大技术难题突破：针对政企产品研发中的复杂技术问题（如AI模型在敏感数据场景的部署限制），牵头成立技术攻坚小组，组织技术论证，输出可行性解决方案（如优化分布式架构提升数据处理效率）。 2. 行业动态跟踪与分析：持续关注政企领域的政策变化（如政府数字化转型新政）、竞争对手产品动态及技术应用趋势，定期输出行业分析报告，为事业部战略决策与产品规划提供支撑。 3. 技术品牌构建与知识沉淀：牵头推动研发成果沉淀，申请技术专利、软件著作权，发表技术演讲或案例分享，提升事业部在智慧政企领域的技术影响力。

任职资格 （一）学历背景：计算机科学与技术、软件工程和人工智能等计算机相关专业硕士及以上学历；具备博士学历或相关高级技术职称（如系统架构设计师）者优先。 （二）职业素养：具备强烈的责任心、战略思维与全局意识，具备优秀的抗压能力、复杂问题拆解能力及跨团队统筹协调能力。 （三）沟通能力：具备精准的书面与口头表达能力，既能向技术团队传递清晰的研发指令，也能向政企客户、销售团队阐释复杂技术方案与产品价值。 （一）专业知识 1. 大数据技术核心知识：精通大数据全栈技术，包括数据采集（Flume、Sqoop）、存储（HDFS、HBase、ClickHouse）、计算（Spark、Flink、Flink SQL）、可视化（ECharts、Tableau）等技术栈，深入理解海量数据（多源异构、高敏感）的处理特性与优化方法。 2.人工智能技术核心知识：掌握AI核心技术，包括机器学习/深度学习算法（分类、回归、神经网络）、大模型技术（微调、Prompt Engineering、多模态融合）、知识图谱构建与应用、自然语言处理（NLP）等，熟悉AI模型开发全流程（数据标注、训练、部署、监控），了解边缘计算、联邦学习等适配政企场景的AI落地技术。 3.分布式系统技术知识：精通分布式系统架构设计，能针对政企场景设计大数据与AI产品的技术架构，掌握微服务架构、云原生技术（Docker、K8s），具备架构优化与技术债务治理能力。 4. 产品研发管理知识：精通研发管理方法论，包括敏捷开发、瀑布模型等，能根据政企产品特性选择适配的研发模式，掌握研发全流程管控工具（Jira、GitLab、Jenkins）的使用与落地，了解产品生命周期管理，能从研发视角支撑产品需求分析、功能设计、市场适配，确保研发成果与产品价值、客户需求高度契合。 （二）业务技能 1. 战略规划与路线设计能力：具备将战略拆解为可执行研发任务的能力，确保研发资源聚焦核心价值。 2. 全流程研发管控能力：具备从需求解析到产品交付的全流程管控能力，包括制定研发计划、分配资源、跟踪进度、解决研发瓶颈，以及建立质量管控体系，确保产品性能（如响应时间、准确率）、合规性达标。 3. 复杂技术攻坚能力：针对政企场景中的技术难题，能牵头组织技术论证，输出创新性解决方案。 4. 技术创新与转化能力：能跟踪前沿技术（如大模型行业化、实时计算引擎升级），组织技术预研并转化为产品功能，具备研发成果沉淀能力，推动专利、软件著作权申报，形成技术壁垒。 （三）工作经验 1. 总体经验：8年以上产品研发相关工作经验，其中3年以上研发技术管理经验（团队规模≥20人），有政务信息化、金融监管、大型企业数字化项目研发经验者优先。 2. 核心经验：具备从0到1搭建政企大数据/AI产品研发体系的经验，主导过研发流程优化、技术标准制定、工具链落地；具备AI大模型行业化落地经验，主导过AI智能体（如智能知识问答、审计智能决策系统）在政企场景的研发与优化。 3. 其他经验：主导过符合等保三级及以上、《数据安全法》要求的产品研发项目。 （四）项目经验 1. 主导过大型政企大数据产品（或AI产品）研发项目：牵头负责产品技术架构设计、研发过程管控，研发项目顺利通过验收并实现规模化推广。 2. 主导过研发体系升级或技术创新项目：如牵头研发团队敏捷转型，优化研发流程使产品迭代周期缩短30%；或主导“大模型+知识图谱”融合预研项目，成功成为产品核心竞争力。 3. 核心参与过亿元级政企信息化项目：在项目中担任研发负责人角色，负责技术方案落地、研发资源统筹，保障项目按时交付，客户满意度≥90分。 负责/共享人