1、制定AI技术赋能研发体系的顶层战略，主导MLOps框架搭建与研发流程智能化改造； 2、开发AI代码生成、缺陷预测、需求自动化分解等工具链，推动DevOps向AIOps演进； 3、构建研发效能量化评估体系，通过A/B测试验证AI模型对需求交付周期、代码质量的提升效果； 4、主导跨部门协同机制设计，建立算法-工程-测试联动的敏捷开发范式； 5、追踪GPT-4、AutoML等前沿技术，规划AI能力中台化演进路径

1、计算机/人工智能硕士以上,8年以上互联网大厂研发效能优化经验 2、精通tensorflow/pytorch技术栈,具备kaggle/kdd cup等算法竞赛获奖经历 3、主导过日均千次级的ci/cd流水线优化,熟悉jenkins/argo等工具链二次开发 4、持有pmp/scrum认证,具备200人以上跨职能团队协同管理经验 5、在icse、fse等顶级软件工程会议发表论文者优先.