1、数据管道开发‌：设计并实现ETL（抽取、转换、加载）流程，确保多源数据（如传感器数据、数据库、日志文件）的高效整合与清洗。优化数据存储与传输效率，支持实时分析需求。

2、‌系统集成与架构设计‌：搭建数据中台或微服务架构，实现AI模型与业务系统的无缝对接（如MES、SCADA、ERP）。开发API接口与中间件，支持跨平台数据交互与功能调用。

‌3、与AI工程师协作‌：配合工程师完成数据预处理、特征工程及模型部署，提供稳定数据输入与输出接口。参与AI模型在边缘设备或云端的集成测试，确保系统兼容性与性能。

‌4、故障排查与优化‌：监控数据管道与系统运行状态，快速定位并解决数据延迟、丢失或接口异常问题。持续优化系统架构，提升数据吞吐量与处理效率。

工作经验‌：3-5年数据整合、系统集成或后端开发经验，熟悉工业级数据流程与AI应用场景。有新能源、制造业或物联网行业背景者优先。

技术能力‌：

编程语言‌：精通Python/Java/C#，熟悉SQL（如MySQL）与NoSQL数据库（如IoTDB）。

数据工具‌：掌握Apache Kafka、Spark、Flink等流处理框架。熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术，具备云平台（AWS/Azure/GCP）部署经验。

系统集成‌：熟悉REST API、gRPC、MQTT等通信协议，有微服务架构开发经验。了解工业协议（如OPC UA、Modbus）者优先。

熟悉敏捷开发流程

协作能力‌：具备与AI工程师紧密协作的经验，理解数据需求与模型部署流程。良好的问题解决能力与团队协作精神，能够快速响应技术挑战，具备跨部门沟通能力。