1.参与政企业务支撑领域整体技术架构设计与演进，推动传统政企业务支撑体系向AI赋能方向转型，支撑集团-省两级协同运营，为数智赋能政企领域提供坚实的技术底座。 2.深入理解政企业务全生命周期，设计政企客户360视图、商机预测、客户流失预警等数据服务的统一架构，推动跨BMOS域政企数据汇聚与治理，规划中小屏联动统一技术架构与数据同步机制。 3.协助开展云原生技术、AI Agent平台架构在政企支撑集约化系统中的应用研发，制定AI能力与传统业务系统的集成规范，包括API网关接入、事件驱动集成、异步化调用机制，确保AI能力平滑嵌入现有业务流程，推动公司大模型能力在政企支撑场景试点落地。 4.攻关超大规模政企客户数据（十亿级+连接数）的分布式存储、查询与实时计算架构；设计跨系统、跨部门长流程事务的编排与补偿机制，保障复杂政企业务流程的一致性；设计多租户运行架构，实现数据隔离、配置隔离、流程隔离，保障集省两级运营安全可靠高效。 5.制定政企业务支撑平台架构技术规范，确保整体系统交付的架构合理性，把控技术质量风险。参与行业技术标准的预研工作，负责软件著作权等知识产权的挖掘与技术文档沉淀。

1、硕士以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业，5年以上工作经验，其中至少3年业务支撑/解决方案/数据治理/AI产品相关经验，3年以上AI应用或数据治理项目经验，在国内头部科技创新企业三年以上，有运营商政企条线或大型ICT企业政企BG工作三年及以上工作经验优先。 2.具备业务中台/数据中台架构设计经验，能够将复杂业务需求抽象为可复用的平台能力。熟悉多租户、多地域、多活容灾架构设计。 3.精通分布式系统架构设计，深入理解微服务、云原生（Kubernetes/Docker/Service Mesh）、事件驱动架构、DDD领域驱动设计者优先。 4.熟悉算法和数据结构，编程基础扎实，精通Python，并具备Java/C++/Go等至少一种后端开发语言经验，具备高并发、高可用系统的设计与调优能力。 5.熟悉数据库技术，具备PostgreSQL、MySQL、向量数据库（如Milvus/Pinecone）等使用经验，熟悉SQL。 6.熟练使用Linux基础命令，熟悉Linux软件的编译、安装、配置；熟练使用Docker、K8s等容器化技术，熟悉常用终端工具，优先考虑。 7.熟悉AI工程化架构，LLM应用开发、RAG、Agent框架、MLOps，具备AI大模型（九天/Qwen/DeepSeek等）在政企场景应用架构经验者优先。 加分项： 1、有大型运营分析平台架构经验者优先，有从0到1完成商业化运营分析类平台经验者优先。 2、有技术专利、论文、标准制定经验者优先。 3、申报国家和省部级重大科研项目优先。