应用开发经理(J11118)

一、开发团队管理与技术体系建设

1. 负责应用开发团队（Java、Python技术栈）的日常管理工作，包括组织架构优化、岗位职责界定、工作任务分配、绩效目标设定与考核管理，建设一支技术能力强、协作效率高、具备AI技术素养的开发团队。

2. 统筹制定团队技术体系与开发规范，涵盖技术选型基线（Java：Spring Boot/Spring Cloud/Vue.js；Python：FastAPI/Django/Pandas/PySpark/Airflow等）、编码规范、架构标准、DevOps流程、代码审查机制与质量门禁等，确保团队遵循统一的技术标准与工程实践，控制技术债务与维护成本。

二、AI技术战略规划与创新推动

1. 主导制定企业AI应用的中长期发展规划与年度实施路线图，识别AI技术在企业核心业务场景中的应用机会（如智能知识库与问答系统、智能文档处理、预测性分析、流程智能自动化、AI辅助决策、代码智能辅助等），评估技术可行性与业务价值，制定优先级排序与资源投入计划。

2. 持续跟踪AI/大语言模型（LLM）领域的技术发展趋势与行业应用最佳实践，评估前沿技术（如RAG检索增强生成、AI Agent、多模态模型、Fine-tuning微调等）在公司业务环境中的适用性，建立AI技术选型与评估框架，推动AI能力的持续积累与技术储备的前瞻性布局。

三、AI应用项目管理与落地交付

1. 统筹管理AI应用项目的全生命周期，从业务场景分析、技术方案设计、PoC概念验证、MVP最小可行产品开发到生产环境部署与持续优化，确保AI项目按期、按质交付，实现预期的业务价值与投资回报。

2. 主导AI应用的技术架构设计与关键技术决策，包括大语言模型选型与部署策略（云端API vs 私有化部署）、知识库与向量数据库选型、RAG架构设计、Prompt工程优化、模型评估与效果监控体系等，确保AI技术方案的安全性、可靠性与成本可控性。

四、应用系统开发项目管理与质量保障

1. 统筹管理非SAP业务应用系统的开发项目组合（自研系统新建、功能迭代、技术升级、系统集成等），审批技术方案与资源配置，监督项目实施全流程的进度、质量与风险，协调跨团队资源，确保开发项目按期按质交付。

2. 建立并持续优化软件开发质量保障体系，涵盖代码审查流程、自动化测试覆盖率目标、CI/CD流水线标准、安全编码规范、系统性能基准、上线评审机制等，推动开发团队交付质量的持续提升。

五、跨团队协同与业务价值实现

1. 与企业应用经理紧密协作，统筹应用开发团队对SAP系统集成、业务系统定制化需求的技术实现，确保开发资源的合理分配与技术交付质量，共同制定系统集成架构策略。

2. 主动对接业务部门与数据分析团队，识别业务痛点与数据驱动需求，将业务问题转化为技术解决方案（传统开发方案或AI智能化方案），推动技术成果的业务价值转化，建立IT开发团队的业务信任度与价值可见性。

六、团队梯队建设与AI能力培养

1. 制定团队年度培训与能力发展计划，重点推动团队AI技术能力建设，组织AI应用开发专项培训（如LLM应用开发、Prompt Engineering、RAG架构、AI Agent框架、向量数据库使用等），确保团队成员具备AI项目的实战开发能力。

2. 识别关键岗位与后备人才，推动团队成员的专业认证与技能提升，建立知识管理与经验传承机制（技术分享、内部Wiki、代码审查带教等），确保团队核心能力的可持续性与人才梯队的充足性。

1. 本科及以上学历，硕士学历优先，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、数据科学、信息管理与信息系统及相关专业

2. 10年及以上软件开发与IT管理工作经验，其中至少3年IT团队管理经验（管理团队规模≥5人）；至少主导过2个企业级应用系统的架构设计与开发交付；至少主导过1个AI/智能化应用项目的技术选型与落地实施；具备Java和Python技术栈的项目管理经验

3. 能力要求：

①技术全局视野：深入理解Java技术体系（Spring Boot/Spring Cloud微服务架构）与Python技术体系（数据工程/AI应用开发），具备跨技术栈的架构评审与技术决策能力，能够从全局视角规划团队技术路线

②AI技术与应用能力：深入理解大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、AI Agent、Prompt Engineering、向量数据库等AI前沿技术，具备将AI技术从概念验证推向生产落地的实战经验，能够制定企业AI应用战略并推动执行

③项目管理能力：具备多项目组合管理能力，能够统筹敏捷开发与传统瀑布式项目的资源分配、进度把控与风险管理，具备AI项目特有的迭代式交付管理经验（PoC→MVP→生产化）

④团队管理能力：具备跨专业领域技术团队（Java开发/Python开发/测试）的管理经验，善于绩效管理、人才培养与梯队建设，能够激发团队创新热情与学习动力

⑤业务理解与沟通能力：具备将业务痛点转化为技术解决方案（尤其是AI智能化方案）的能力，能够与CXO级管理层及业务部门负责人进行深度沟通，推动技术价值的业务认可

⑥变革推动力：具备推动组织技术变革的意愿与能力，能够在AI技术引入、开发流程优化、技术栈升级等变革场景中有效管理利益相关方预期，推动变革目标达成

【优先条件（非必备）】

· 具备大语言模型（LLM）应用开发经验（LangChain/RAG/AI Agent等）

· 具备企业知识库/智能问答系统的建设经验

· 持有PMP或同等项目管理认证

· 具备DevOps/CI/CD体系建设经验

· 具备Kubernetes/Docker容器化平台管理经验

· 具备与SAP系统集成开发的项目管理经验

· 具备制造业或同行业大中型企业IT管理经验