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1.牽頭制定人工智能相關后端研發(fā)項目的技術架構(gòu)與技術路線，確保技術方案具備可行性、擴展性與安全性。負責后端研發(fā)團隊管理，包括任務分配、技能提升培訓，帶領團隊高效完成核心模塊開發(fā)、測試與上線工作。
2.主導人工智能技術在后端系統(tǒng)中的集成與調(diào)用，設計合理的接口與數(shù)據(jù)交互方案，保障 AI 能力與業(yè)務系統(tǒng)的順暢銜接。
3.統(tǒng)籌人工智能相關項目的進度管理，制定項目開發(fā)計劃，跟蹤項目里程碑節(jié)點，及時識別并解決項目中的技術難題與風險，確保項目按時交付。
4.負責人工智能相關系統(tǒng)的性能優(yōu)化與穩(wěn)定性保障，通過技術手段（如分布式部署、緩存策略、負載均衡等）提升系統(tǒng)吞吐量、降低響應延遲。
5.與產(chǎn)品、算法、前端等跨部門團隊協(xié)作，深入理解業(yè)務需求，將人工智能技術與業(yè)務場景深度融合，推動 AI 相關產(chǎn)品的迭代升級與創(chuàng)新落地。
6.關注人工智能及后端研發(fā)領域的前沿技術動態(tài)（如大模型應用、AI 工程化工具等），結(jié)合公司業(yè)務實際，評估新技術的應用價值，推動技術創(chuàng)新與技術儲備工作。
7.制定人工智能相關后端研發(fā)的技術規(guī)范與編碼標準，監(jiān)督團隊執(zhí)行情況，提升代碼質(zhì)量與研發(fā)效率，保障系統(tǒng)的可維護性與可擴展性。
8.負責人工智能相關后端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理工作，設計合理的數(shù)據(jù)存儲方案（如關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫等），保障數(shù)據(jù)的安全性、完整性與可用性，支撐 AI 模型的推理與業(yè)務決策