1、项目架构设计与攻坚：针对三大政府项目的业务特性（如车联网大数据处理、数字孪生场景建模、攻坚类项目的高时效需求），牵头完成系统整体架构设计与重构（含技术选型、分层架构、数据流转方案等），输出架构设计文档（为后期产品化及市场化推广做准备）、技术方案等，确保架构符合项目合规要求与性能标准。擅长开源项目二次开发与维护，设计人工智能低代码平台二次开发方案，适配制造业项目及产品化场景的定制化需求，解决平台与业务系统的集成适配问题。​
2、技术难点攻克与风险管控：主导项目关键技术难点突破（如大数据高并发处理、数字孪生模型与物理设备的实时同步、跨系统数据交互安全等），提前识别技术风险并制定应对预案；参与项目技术评审会，把控研发团队的技术实现方向，避免架构偏离或技术债务累积。攻克低代码平台二次开发中的技术瓶颈（如组件自定义、流程引擎优化、AI 能力集成等），运用 AICoding 工具提升代码开发效率与质量，缩短项目交付周期。​
3、跨团队协同与落地推进：联动产品、研发、测试团队，清晰传递架构设计思路与技术要求，推动各环节按架构方案落地；定期跟进架构执行进度，解决研发过程中的架构适配问题，保障项目按时交付。亲自主导低代码平台核心模块开发，输出高质量代码示例，为团队提供技术示范；制定 AICoding 使用规范与开发标准，指导团队成员高效运用工具开展开发工作。​
4、成果产品化技术支撑：项目交付后，牵头梳理项目技术资产（如架构组件、核心算法模块、低代码平台定制化组件），设计产品化架构改造方案，实现技术模块的复用与标准化；长期负责产品化后的架构维护、性能优化及版本迭代，支撑业务从 “项目型” 向 “产品型” 转型。构建低代码平台技术培训体系，定期组织团队技术分享与实战演练，培养团队在低代码开发、AICoding 应用及架构设计方面的能力，提升团队整体技术水平。

一、、行业与技术经验​
1、5 年以上系统架构设计经验，至少有 3个及以上大型制造业项目（AI、低代码平台、车联网、大数据、数字孪生相关领域项目）架构设计实战经历，熟悉主机厂、政府等客户技术合规要求（如数据安全、等保认证、国产化适配等）。有开源项目二次开发经验，尤其熟悉人工智能低代码平台架构，具备低代码平台定制化开发实战经历者优先。​
2、精通分布式系统、微服务架构、大数据处理技术栈（如 Hadoop/Spark 生态、流处理框架 Flink/Kafka），了解数字孪生建模工具（如 Unity、Unreal Engine）或车联网数据传输协议（如 MQTT、CAN 总线）者优先。熟练运用 AICoding 工具（如 GitHub Copilot、CodeGeeX 等）提升开发效率，具备基于 AICoding 完成复杂模块开发的实战经验。​
3、掌握至少 1 种主流开发语言（Java/Python/Go），熟悉云原生技术（Docker、K8s）、数据库架构（关系型 + 非关系型）及中间件（Redis、RabbitMQ 等）的选型与部署。具备扎实的编码能力，能独立完成核心模块开发、代码重构与性能优化，有高质量代码产出案例（可提供 GitHub 仓库或项目代码片段）。​
二、能力要求​
1、架构设计能力：能基于项目需求快速输出合理的架构方案，平衡 “技术先进性” 与 “落地可行性”，具备架构重构与优化的实战经验。可结合低代码平台特性，设计兼具灵活性与扩展性的架构，支撑制造业多场景业务需求。​
2、攻坚与解决问题能力：面对复杂技术难题（如高并发、数据一致性、系统兼容性、低代码平台二次开发瓶颈），能快速定位核心问题并提出有效解决方案，抗压性强，可适应政府项目的紧张交付节奏。能高效运用 AICoding 工具解决开发过程中的技术问题，提升整体开发效率。​
3、沟通与协同能力：能清晰向技术团队与非技术团队（如B端、G端对接人员、产品团队）传递架构逻辑，推动跨部门协作，具备良好的文档撰写与方案汇报能力。擅长团队技术培养，能制定清晰的技术培训计划，通过实战案例教学、代码评审等方式，提升团队成员在低代码开发、AICoding 应用方面的能力。​
4、长期价值思维：具备 “项目 - 产品” 联动思维，能从产品化视角规划架构，考虑技术模块的复用性与可扩展性，支撑业务长期发展。可基于低代码平台沉淀标准化开发组件与流程，为后续产品化迭代及团队高效开发奠定基础。​
三、其他要求​
本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化等相关专业优先。​
持有 AWS/Azure/ 阿里云架构师认证、等保工程师认证，或有低代码平台相关技术认证者优先。​
具备良好的开源社区参与经验，曾为开源项目贡献代码或提交优化方案者优先。