工作职责：

我们致力于构建企业级数据中台与AI基础设施，通过大模型（LLM）与Agent前沿技术赋能SaaS业务，推动业务从"数字化"向"智能化"跃迁。聚焦"AI Native"架构演进，打造高智能、高稳定、高并发的智能化服务平台。你将作为核心研发力量，参与数据中台与AI能力的全流程建设——从数仓建模、数据治理，到大模型应用、Agent架构设计，再到工程落地与规模化演进。职位描述：
1. 数据中台建设与治理：负责客如云数据仓库的建设与优化，构建商家数据中台，服务于数十万商家，提供丰富稳定的数据化产品服务；基于准确性、及时性、稳定性的要求，持续提升数据中台的质量和服务能力。
2. 数据产品与业务赋能：参与客如云餐饮SaaS收银、CRM等数据化产品功能建设，支持销售和商户运营业务；深入业务场景，利用数据挖掘与特征分析精准识别高价值问题，将模糊的业务痛点转化为明确的AI解决目标，推动AI驱动业务增长。
3. AI Agent系统架构设计与落地：参与Agent系统的整体架构设计，实现意图识别、任务拆解、记忆管理、推理策略及工具编排等核心模块，将Agent能力与数据中台深度融合，构建数据驱动的智能服务体系。
4. 大模型应用与数据智能创新：探索并落地大模型在数据领域的创新应用，包括自然语言对话取数（NL2SQL）、智能数据分析、智能营销、Agent驱动的自动化运营等，将数据资产转化为可直接消费的智能服务。

任职资格：

基础条件：
* 计算机、软件工程、人工智能、数学、统计或相关专业本科及以上学历（硕士优先），3年以上数据研发或算法研发经验，其中至少1年以上AI应用或Agent相关研发经验。
数据工程能力：
* 掌握Kimball维度建模设计方法，具备海量数据加工处理经验，灵活运用SQL并具备良好的SQL性能调优能力。
* 熟悉Hadoop生态和实时流计算相关技术并有实践经验，包括但不限于：HDFS、Hive、HBase、Spark、Flink等。
* 熟悉数据仓库领域核心技能，包括但不限于：数据集市设计、元数据管理、数据质量、主数据管理。
AI与工程能力
* 精通Python或Java至少一门主流编程语言，具备扎实的计算机基础知识；具备高并发、分布式系统的设计与开发经验，了解 Spring Boot/Cloud、微服务架构、消息队列、缓存等主流技术栈。
* 熟悉主流Agent框架（如LangChain、LangGraph、Spring AI、AutoGen等），有实际的Agent系统落地经验。
* 熟悉主流LLM架构（如Llama、Qwen、GLM等），Prompt Engineering、Context Engineering、Function Calling等应用范式。
综合素质：
* 具备优秀的逻辑思维和业务敏感度，能将业务与数据连接，独立推动复杂项目落地。
* 自驱与抗压能力强，在面对未知技术挑战时，具备坚韧的问题定义与解决能力。
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加分项：
* 有餐饮SaaS业务数据化运营、数据产品建设经验者优先。
* 有大模型应用场景落地经验，有AI驱动业务增长的成功案例（包括智能数据分析、自然语言问答等，有量化成果）。
* 具备模型微调（SFT/RLHF/DPO）、大规模分布式训练与推理系统的深度实践经验。
* AI编程工具（Cursor、Claude Code、Copilot等）的重度用户，能够利用AI辅助完成从需求分析到代码生成的全流程，显著提升研发效率。