研究工程自动化

将先进的AI和分析研究原型转化为生产级、可扩展且易于维护的解决方案。通过提升代码质量、文档完善、测试性和运营成熟度，加强研究与现实交付的连接。建立自动化框架、CI/CD流水线和工具链，使组织通过技术而非人力实现扩展。建立工程质量标准，确保原型到生产的顺利过渡。通过使Teradata的研究创新可靠地交付给客户，形成稳健的高性能系统。

精通Python、Go或C/C++；具备CI/CD自动化工具、GitHub工作流和SQL/数据库设计的强理解；能够编写整洁、可测试、文档齐全的代码；有AI/ML框架（如TensorFlow、PyTorch或scikit-learn）的使用经验；有AI辅助开发工具（如GitHub Copilot、Claude）的实践经验。