传音AI项目经理(J17809)
任职要求
计算机科学/人工智能/电子工程本科及以上学历，具备扎实的软件工程理论基础; 3年以上技术项目管理经验，其中至少2年AI研发项目管理经验，完整主导过NLP/ASR/TTS/CV领域至少两个方向的项目落地; 理解深度学习技术栈，了解TensorFlow/PyTorch等框架应用，熟悉Transformer、CNN等主流模型架构; 具备技术决策能力，能准确评估技术方案可行性，有实际参与算法调优、模型压缩或分布式训练经验者优先; 优秀的跨组织协调能力，具有在矩阵式组织中推动复杂技术方案落地的成功案例; 持有PMP认证，同时具备AWS/Azure AI工程师认证或同类技术资质者优先; 精通技术沟通语言，能有效转化业务需求为技术方案，具备向非技术干系人阐释复杂AI原理的能力.
工作职责
主导AI技术研发全生命周期管理，包括需求分析、技术方案可行性评估、研发里程碑把控及交付验收，关注AI技术模块的研发进度与质量; 参与技术架构设计评审，协调算法、数据、工程化团队资源，确保数据/人力资源的最优配置; 建立AI研发专项风险管理机制，预判技术实施风险（如模型训练偏差、数据质量缺陷、性能瓶颈等）并制定应对方案; 搭建跨部门技术协作网络，推动产品、算法、运维团队建立高效协作机制，主导关键技术决策的跨部门对齐; 优化AI研发管理体系，完善模型迭代、AB测试、持续集成等关键环节; 负责技术文档质量管控，确保研发概要/详细设计等技术交付物的专业性与完整性.
项目规划与执行：参与大规模深度学习模型预训练项目的规划和执行，制定实验计划，与研究团队协作制定技术路线图，设定研究里程碑并跟踪进展。 风险管理：识别可能影响模型训练的潜在风险和技术问题，制定并实施相应的解决方案。 流程优化：识别优化大规模模型训练流程的机会，参与开发可重复的实验流程和自动化训练管道。 跨团队协作：与AI研究科学家、机器学习工程师和计算基础设施团队协作，确保研究目标和技术路线的一致性。 计算资源协调：协助管理GPU集群、分布式计算资源、大规模数据集和代码仓库的访问与使用。 进展汇报：定期向研究负责人汇报项目进展，突出关键实验结果、技术挑战和解决方案。 技术文档：维护清晰的实验文档、技术规范和项目状态记录。 项目评估：参与评估研究项目的技术可行性，为项目调整提供技术建议。 知识分享：主动与团队成员分享前沿技术、实验经验和最佳实践。
1、负责AI项目(蓝心小V相关的会话管理、大模型算法等)的项目管理工作，包括项目进度跟踪、风险识别和控制等以确保达成项目目标； 2、负责项目资源的协调，确保项目团队及团队间协同工作； 3、负责从项目研发过程、线上问题等维度进行持续改进，不断提升项目效率和质量； 4、从项目维度推动产品方向、技术架构、测试能力等建设，形成项目组织过程资产。
1. 负责智能语音相关的产品研发类项目工程化试点上线或成熟产品的推广应用上线； 2. 负责分析和确认项目范围和目标，分析项目风险、干系人和关联系统； 3. 组建项目团队，明确职责分工、分配任务； 4. 负责项目计划的制定、跟踪和维护，确保项目按计划完成； 5. 负责项目资源的协调与组织，确保项目团队各干系人协同工作； 6. 及时发现并跟踪解决项目问题，识别项目风险并及时上报； 7. 管理项目过程文档和交付物，确保项目的实施过程有迹可循； 8. 完成项目相关汇报。
工作职责： 1. 制定及管控项目整体计划，明确交付节奏，针对项目过程中的目标偏差进行风险应对，主动驱动资源分配和问题解决推进，确保项目按期交付； 2. 负责包括但不限于理想汽车驾舱AI项目交付质量工作，包括问题/工单收集、风险识别及管控、解决计划制定、进度跟踪、资源协调等； 3. 项目管理过程中，持续完善项目管理体系，包括立项、执行、监控、验收等流程优化，提高项目活动的效率。