技术Leader（数字化技术负责人）

【职位概述】 我们正在寻找一位数字化技术负责人，负责集团生态业务板块的数字化技术建设。您将主导统一用户体系、电商交易平台、用户增长、供应链系统、开放平台、数据资产等多条产品线的技术架构与研发交付，把分散在多品牌、多系统的技术资产整合为一套统一、可复用、可持续演进的数字化底座。这是一个需要同时具备架构判断力、跨团队交付掌控力和业务理解力的角色——既要对技术选型和架构终局负责，也要对交付节奏和成本效率负责。我们同时期望这位负责人是 AI Coding 的实践者和推动者：在并行项目多、协作方复杂的研发环境下，用 AI 提升研发效能是我们明确的技术方向。 【核心职责】 一、技术架构与规划 负责数字化整体技术架构的顶层设计，定义用户中心、交易中台、业务服务中台、数据底座之间的边界与协作关系，避免重复建设 主导统一用户体系的技术方案（多品牌账号打通、ID Mapping、积分权益通兑、跨系统身份联邦），解决多品牌 App 与存量系统的整合难题 制定中长期技术演进路线图，明确自建 / 采购 / 复用的决策标准，输出可向上汇报、可向下执行的技术蓝图 建立技术评审与架构治理机制，对各项目的技术方案、接口规范、数据标准进行统一把关 二、研发交付管理 公司在研发流程、工程平台与技术规范上已有统一的建设与规划，本岗位在此框架内承接落地，而非另起炉灶。 统筹管理多个并行项目的研发资源与交付节奏，对整体交付质量、进度和线上稳定性负责 在公司统一的研发流程与工程平台（需求管理、代码托管、CI/CD、测试与发布、监控告警）框架下，承接并落地到本板块的具体研发场景，确保规范被有效执行 结合业务特点补充板块级的技术细则（如接口规范、数据标准、领域内的开发约定），与公司标准保持一致而非冲突 向上反馈本板块在实践中遇到的流程与平台问题，参与公司级研发体系的持续优化 推动核心技术能力的自主可控 三、团队建设 组建并带领规模化产研团队，搭建技术团队的岗位序列、能力模型与梯队结构 培养和管理下属技术 TL，建立技术人才的选育用留机制 塑造工程文化与技术氛围，推动技术沉淀与知识共享 四、业务协同 深度参与业务规划，与各业务部门负责人对齐，把业务目标转化为技术方案与资源投入 与产品团队共同评估需求价值与技术成本，在有限资源下做出优先级取舍 参与集团层面的技术协同，推动跨部门的能力复用与标准统一 五、AI Coding 与研发效能 主导 AI Coding 在本板块团队内的规模化落地，在公司统一的工具选型与安全合规框架下制定落地路径与使用规范，推动其成为团队的默认工作方式而非个人自选项 建设本板块的 AI Coding 工程配套：代码仓库上下文治理、Prompt 与 Skill 资产沉淀、AI 生成代码的评审与质量门禁 设计研发效能度量体系，量化 AI Coding 对交付效率的实际影响（需求吞吐、人均产出、缺陷率、交付周期），用数据驱动持续优化 推动 AI Coding 在外部合作团队的落地与协同，通过统一的技术规范和 AI 工具链提升协作交付质量 结合 AI 能力持续优化团队结构与人效模型 六、新技术探索 主导 AI / 大模型在业务场景（智能客服、用户洞察、内容生成、智能推荐、AI 电商）的落地探索与工程化 关注 Web3 / 区块链等创新技术方向的可行性评估 【任职要求】 一、硬性要求 本科及以上学历，计算机相关专业；10 年以上互联网 / 数字化研发经验，其中 5 年以上技术管理经验 有 50 人以上产研团队的完整管理经验，能同时管理多条并行产品线 具备大型 C 端平台或中台系统的完整架构经验，主导过至少一个 0→1 或大规模重构的核心系统建设 精通分布式系统架构、微服务治理、高并发高可用设计，对数据库、缓存、消息队列、服务治理有深入实践 具备多系统整合经验，能处理存量系统改造、异构系统对接、组织与技术双重复杂度的整合项目 本人具备 AI Coding 的实际使用经验，熟悉主流 AI 编程工具（Claude Code / Cursor / GitHub Copilot / Windsurf 等）的能力边界与适用场景，能亲自动手而非停留在概念层面 有在团队内推广 AI Coding 的实践经验，理解从个人试用到团队规范化落地过程中的真实障碍（工程配套、代码质量、安全合规、成员接受度），并有可复述的推进方法 二、强优先方向（满足其一即为显著加分） 用户中心 / 会员体系 / 统一账号建设经验，理解多品牌、多业务线的身份打通与积分权益通兑的技术与业务复杂度 电商 / 交易平台技术经验，熟悉商品、订单、支付收单、营销、履约全链路 数据中台 / CDP / 数据治理经验，理解数仓分层、实时计算、标签体系与数据资产化 汽车行业数字化经验（整车厂、经销商体系、车联网、出行服务），理解汽车用户从线索到交付到用车的全链路场景 三、软性要求 具备优秀的向上沟通与汇报能力，能向业务和管理层清晰表达技术价值与风险，争取资源支持 具备强跨部门协同能力，能在业务、产品、数据、IT、外部合作方之间有效对齐目标 具备成本意识与经营视角，能对技术投入产出做出理性判断 抗压能力强，能在需求变化快、组织协同复杂的环境中稳定推进交付 【加分项】 有集团型 / 多品牌企业的数字化整合经验 有 AI / 大模型工程化落地的实战经验（RAG、Agent、模型微调、AI 应用架构） 有可量化的 AI Coding 效能提升成果（如人均交付提升比例、研发周期缩短数据），并能说明度量口径 有 AI Coding 相关的技术分享、开源贡献或内部方法论沉淀