【岗位职责】 1.构建“AI For Data / Data For AI”双向闭环：用AI提升数据治理效率，同时沉淀高质量数据资产反哺大模型/智能体迭代； 2.研发面向多源异构数据的智能数据处理能力：自动采集、清洗、标准化、质量校验、特征抽取与语义对齐； 3.用大模型实现数据治理智能化； 4.数据分类分级、敏感信息识别与自动脱敏策略建议； 5.异常检测/质量诊断、规则自动生成/优化； 6.元数据自动补全、字段语义解释、指标口径对齐与知识沉淀； 7.建设数据到模型的工程化链路：数据集版本管理、标注/弱标注/合成数据、评测集构建，支持 LLM/Agent 的持续迭代； 8.参与 Agent/工具化能力封装：把智能治理与数据处理能力封装为平台组件/API，支持产品化与规模化复用； 9.与数据平台/安全合规/算法/业务团队协同，推动在物流、交通、供应链金融场景落地（如运价预测、路径规划、风控/反欺诈等）。 【任职条件】 1.本科及以上，2年以上数据平台/数据工程/AI应用工程经验（硕士加分）； 2.熟悉大数据与实时链路：Spark/Flink/Kafka + Hudi/Iceberg/Delta（或同类）； 3.熟悉大模型应用栈：RAG、工具调用、函数调用、多Agent协作（Dify/LangChain 等）； 4.具备数据治理基础：质量（DQ）、元数据、血缘、权限、脱敏、审计、分级分类等； 5.强工程化与平台化思维：能把“能力”做成可复用的模块/服务，并建立可量化指标； 6.良好的跨团队协作与落地推动能力。

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