OPPOIT开发工程师（AI应用方向）

1、负责企业AI应用的技术方案制定及开发实现，主要包含相关AI/Agent智能体的技术设计、工程实现、效果评测、持续优化等工作； 2、协助产品经理完成AI场景落地可行性分析，主要包含场景落地关键AI相关技术难点识别、技术预研等工作；

岗位职责： - 参与小红书商业化数据产品开发工作，业务方向包括但不限于销售业绩、客户分析、代理商盯盘等 - 与产品、运营、后端、测试、运维等多角色协同工作，包括业务理解，需求评审，方案沟通，系统维护等 - 设计并实现高效、可扩展的数据架构，确保系统能够支持复杂的业务逻辑和大数据量处理，持续提升交付质量和效率 - 负责复杂数据链路架构、稳定性、成本、性能等方面的优化工作，保障线上服务运行稳定，资源使用合理

1. 业务系统建设：根据流程规则，和IT部门协同建设业务系统，对需求收集、产品设计、开发、测试、交付到迭代运维的全周期负责； 2. 数据分析：对业务数据进行管理，确保数据的完整性、准确性和一致性，可以独立使用数据分析工具，进行数据的分析和数据可视化的搭建； 3. AI/大模型应用：持续跟踪和掌握AI相关技术的发展趋势和最新应用成果，积极探索和推进AI技术在具体业务场中的应用，通过AI应用不断提升部门工作效率；

1. 负责新项目物流IT系统整体架构构建，根据各业务板块的业务需求，组织业务板块共同确定系统业务逻辑；联合IT部门共同制定各业务板块系统蓝图，锁定系统开发方案； 2. 负责物流大数据平台搭建，制定物流大数据收集、管理、应用策略，推进大数据平台项目实施； 3. 根据工厂物流信息系统项目计划，跟踪推动系统开发和实施进度； 4. 在系统开发、落地过程中，组织业务团队与数字化团队进行技术方案交流，识别系统逻辑问题，协助业务部门提出系统需求改进要求； 5. 牵头组织业务板块、数字化团队进行系统和硬件功能测试，协助业务板块识别系统功能问题。协调数字化团队制定改进措施、计划，并跟踪落实； 6. 对接自动化项目系统层面的规划和协调工作，配合物流自动化设备团队、自动化设备提供商确认系统对接逻辑、接口文档等技术方案； 7. 负责物流IT项目工厂落地期间的软硬件测试工作，配合自动化设备现场调试工作； 8. 支持系统上线后运营过程中的问题识别与功能持续改进工作； 9. 利用AI和大数据技术赋能业务流程优化，落地相应数字化方案； 10. 对接IT团队，支撑对核心业务系统研发的需求。