安克创新AI应用工程师（24/25届）
任职要求
我们更看重你的动手能力和学习潜力，而不仅仅是算法知识。2024/2025届毕业生，本科及以上学历，计算机、软件工程、人工智能等相关专业； 1、熟悉至少一种编程语言（Python / JavaScript / Java / Go 等），有全栈或项目实战经验优先； 2、对AI应用与开发工具充满兴趣，敢于尝试并快速上手； 3、善于理…
工作职责
岗位简介 AI应用工程师 是软件开发与AI技术融合的新角色。你将参与核心产品的智能化开发，同时为其他技术与业务团队提供 AI 能力支持，助力效率提升与创新落地。这是一个兼具 工程实现 + 技术探索 + 业务协同 的岗位。 岗位职责 1、参与智能应用的全栈研发，构建稳定易用的 AI 驱动功能模块； 2、探索并整合主流 AI 技术（如大模型、图像识别、智能接口等）到具体场景； 3、为其他产品或运营团队提供 AI 赋能：开发内部AI工具、技术接口或解决方案； 4、持续优化系统性能与产品体验，用工程化思维提升智能应用的可用性； 5、跟踪新技术趋势，探索能提升团队效率的AI方案。
对无人车系统进行系统工程分析，与工程、产品和运营团队紧密合作，确保自动驾驶系统的完善设计和性能目标的实现： 运用功能安全与预期功能安全框架进行无人驾驶系统的风险评估与管理：使用FMEA，STPA，FTA和/或HAZOP等方法进行系统性的功能安全风险评估，结合SOTIF常用方法论中的场景分析、统计方法等评估和管理预期功能失效风险，并从系统层面牵头制定有效策略对已识别风险进行管理 从功能安全与预期功能安全角度，参与制定无人驾驶系统验证策略、开发测试方法与测试集与关键系统指标 牵头并协同各模块的安全工程师，开展兼容不同车辆平台的ADAS和AD系统架构的安全相关的分析与需求/设计，并将系统需求拆解至软件/硬件模块 识别L4应用中的关键挑战场景，，向内形成完善的自动驾驶产品需求与系统需求 支持Safety case的制作，研究/解读安全相关的ADAS和AD系统法规与监管要求与标准演进，协助在安全管理体系（SMS）框架下进行L4应用框架下的系统安全风险评估， 支持项目组进行的安全/预期安全相关的对外沟通与认证工作
新一代酒店SaaS系统于24年上线并进入高速发展期，亟需人才加入。岗位职责为参与酒店SaaS的产品能力建设、系统架构演进的设计及落地工作，工作内容包括： 1. 应用架构演进：参与酒店SaaS系统业务与技术架构设计开发，涉及订单交易、账务财务、价格库存管理、会员营销、数据分析等多领域能力建设，构建易扩展、易运维、高可用的系统架构； 2. 技术创新驱动：深入了解一线客户需求，理解客户需求本质，通过数据及AI能力辅助业务策略提效，通过技术手段驱动产品能力革新，推动业务增长； 3. 技术架构演进：作为核心成员参与PMS技术架构演进与开发工作，包括公有云向美团私有云/混合云迁移方案设计，推动编程语言及开发框架由C#+.NET体系向Java生态过渡； 4. 技术团队建设：指导团队新人，参与团队的技术方案讨论，积极输出实践经验，促进共同进步。
负责AI数据的规划与架构，构建面向未来的多模态数据能力与AI数据供应链，确保数据资产可持续、高质量的支撑领域大模型及各类AI应用的落地与规模化复制 1、AI数据规划与架构设计 1.1 制定面向大模型与AI应用的数据建设蓝图与技术路线 1.2 设计支持多模态AI场景的数据架构（文本、图像、视频、时序数据等） 1.3 规划迭代AI数据供应体系，从数据采集、治理到特征服务的全链路 2、AI数据工程建设 2.1 建立面向 AI 训练/推理的高质量数据质量体系，推动数据源头应用/数据湖仓进行数据改进 2.2 设计多模态数据对齐与融合机制，满足大模型在训练、微调、推理阶段的输入需求 2.3 规划设计特征存储（Feature Store）、向量数据库及 Embedding Pipline的建设 2.4 制定自动标注、数据增强与弱监督等 AI 数据加工方法路径并推动落地
负责AI数据的规划与架构，构建面向未来的多模态数据能力与AI数据供应链，确保数据资产可持续、高质量的支撑领域大模型及各类AI应用的落地与规模化复制 1、AI数据规划与架构设计 1.1 制定面向大模型与AI应用的数据建设蓝图与技术路线 1.2 设计支持多模态AI场景的数据架构（文本、图像、视频、时序数据等） 1.3 规划迭代AI数据供应体系，从数据采集、治理到特征服务的全链路 2、AI数据工程建设 2.1 建立面向 AI 训练/推理的高质量数据质量体系，推动数据源头应用/数据湖仓进行数据改进 2.2 设计多模态数据对齐与融合机制，满足大模型在训练、微调、推理阶段的输入需求 2.3 规划设计特征存储（Feature Store）、向量数据库及 Embedding Pipline的建设 2.4 制定自动标注、数据增强与弱监督等 AI 数据加工方法路径并推动落地