岗位职责 ● 识别高杠杆工作流程，明确问题对象、影响范围、失败成本和可验证假设。 ● 跟踪智能体、知识工程等技术演进，形成机会地图、观察清单与明确拒绝项。 ● 设计4至6周可验证试点，定义输入输出、样本、指标、审计及停止条件。 ● 将试点结果撰写为采用、观察、拒绝或延后建议，并说明事实依据与成本风险。 ● 与平台、治理、生产等部门协作，推动合适方向进入路线图；对不适配方向给出基于证据的否决建议。 任职要求 ● 知名院校大学本科学历以上，计算机科学、人工智能或相关专业。 ● 能将智能体技术机会拆解为量化数据链路问题、试点样本、成功/失败标准及退出条件。 ● 具备复杂数据系统、平台工程、AI工程或技术路线评估经验，理解量化私募数据工作的时间线与约束。 ● 能清晰撰写技术判断与路线图，让相关接口理解事实依据和维护边界。 ● 能区分采用、观察、拒绝和延后，坚持以证据而非工具热度做判断。 加分项 ● 有可复核的智能体流程、知识工程或自动化流程试点经验，并留有判断材料。 ● 理解量化私募、数据治理、另类数据或基础设施约束。 ● 能同时服务工程与非工程接口，保留事实源、审计和人工复核边界。