1、项目全生命周期管理
主导AI大模型（如NLP、多模态、生成式模型等）项目的规划、执行、监控及交付，确保项目目标（时间、质量、成本）达成。
协调数据采集、模型训练、调优、部署及落地应用全流程，解决技术瓶颈与资源冲突。
2、跨部门协同与资源整合
对接算法团队、数据团队、产品经理及业务部门，明确需求并推动技术方案落地。
管理内外部资源（算力、数据、人力），优化资源配置，保障项目高效推进。
3、风险管理与技术攻坚
识别项目风险（如数据质量、算力限制、模型伦理问题），制定应急预案并推动解决。
跟踪大模型领域前沿技术（如分布式训练、模型压缩、推理优化），推动技术创新。
4、标准化与流程优化
建立AI大模型开发的项目管理规范，沉淀技术文档与最佳实践。
设计效率提升方案（自动化工具、协作流程），降低团队协作成本。
1、教育背景
计算机科学、人工智能、数学等相关专业本科及以上学历，具备AI领域知识体系。
2、经验要求
3年以上AI项目管理经验，主导过大规模模型（如LLM、CV大模型）研发或落地项目。
熟悉敏捷开发、DevOps等项目管理方法论，持有PMP、高项、Scrum认证者优先。
3、技术能力
深入理解机器学习/深度学习技术栈（PyTorch、TensorFlow等），了解大模型训练技术（如分布式并行、参数微调）。
熟悉云计算平台（AWS/GCP/Azure）及AI开发工具链（MLOps、Kubeflow）。
4、核心素质
技术判断力：能评估技术方案可行性，平衡性能、成本与业务需求。
沟通领导力：擅长跨团队协作，具备技术团队管理与客户沟通经验。
结果导向：以落地为目标，推动模型从实验环境到生产环境的转化。
5、合规与伦理保障
确保项目符合数据隐私、安全及行业监管要求，制定模型应用的伦理审查机制。