当成都小程序开发公司招聘受到团队拓扑原则的指导时，角色的定义围绕结果而不是静态的职位名称。这使领导能够将技能精确地放置在创造最大价值的地方，缩短招聘时间，并避免不匹配人才的浪费。以下是您的人工智能项目所需的职位，以及它们的交付成果和没有它们的可触摸风险。
构建和维护将数据从源系统传输到可用格式的管道。没有他们，你的AI模型将带着错误的数据盲目运行。在零售业，这可能意味着库存过多的滞销产品或售罄的畅销产品。
验证和基准测试模型，以确保它们准确可靠地运行。没有他们的检查，LLM 可能会自信地给出错误答案。这可能会导致客户收到不准确的财务或医疗细节的建议，因为没有人内置了偏见或事实测试。
根据业务需求对训练好的或基础模型进行定制。他们将其部署到工作应用程序中，将其连接到正确的数据流，并将其整合到公司的工作流程中。没有他们的工作，你的模型只是一个研究实验，而不是一个商业解决方案。
在生产中确保复杂的AI系统安全可靠。他们添加 guardrails 以阻止不良输出，建立检索管道（如在RAG系统中），使模型使用最新数据，并协调多步骤任务。如果没有这一点，一家石油和天然气运营商可能会基于过时或缺失的传感器数据获得钻井建议，导致错误的维护计划、错误判断的压力，甚至井喷。
提示工程师设计和优化LLM的响应指令。他们的工作提高了准确性、效率，并确保与业务逻辑和数据上下文保持一致。没有他们，系统可能会产生自信但错误的答案。在一个交通系统中，一个设计不当的提示可能会让AI错误地解读拥堵情况，从而加剧交通堵塞，而不是缓解交通。
在模型上线后保持 AI 工作流程的稳定。他们管理版本控制、CI/CD、监控和回滚，以确保更新不会破坏生产。没有他们，新版本可能会停滞或发布带有隐藏错误的版本，这些错误会悄悄扭曲结果。例如，一个定价模型可能会漂移并开始设置过低的价格，逐渐侵蚀利润率。
产品所有者和用户体验专家 确保人工智能项目真正满足用户需求。他们将技术成果与日常流程连接，以便实际得到采用。没有他们，一个优秀的模型可能会成为一个糟糕的产品。例如，想象一所学校部署了一个人工智能导师，它在技术上给出了正确的答案，但在一个令人困惑的界面上。由于它减慢了课堂时间，教师们放弃了它。
保障治理和合规。他们追踪血统，执行政策，并使输出对审计员具有可解释性和可辩护性。一家部署了 AI 信用评分模型的银行需要向监管机构证明为什么贷款被拒绝。没有 stewards，这些决策就会成为一个黑箱，无法进行辩护。
简而言之，明确的诊断有助于您研究和思考您具体需要什么，而不是将通用的职位描述交给招聘人员。
随着人工智能程序的成熟，角色组合会发生变化。早期的试点项目开始时比较简单，由一个小团队专注于证明某个想法有可行性。这个团队可能包括一名数据工程师、一名数据科学家、一名产品负责人和一名领域专家——即对工作流程了如指掌并能发现数据无法显示的实际漏洞的人。
扩展是不同的。一旦一个试点显示出潜力，你需要更深入的数据工程和更强的机器学习能力来处理更多的数据和更多的变异性。每个部门的领域专家需要嵌入到系统中，以便系统反映现实而不是假设。产品负责人可以帮助弥合领域专家的专业知识与AI产品的差距。没有这种对齐，看似强大的试点往往会在杂乱数据的重压下崩溃。
从长远来看，重心转向运营、监控、合规和治理。你不再需要证明一个想法；你管理的是生产AI环境。训练管道、回滚程序、审计记录和政策对齐与模型准确性一样重要。这是MLOps工程师和数据管家等角色从“锦上添花”变成关键基础设施的地方。
成都小程序开发公司为了在成长过程中保持这一过程的灵活性，请考虑围绕结果而不是静态的职位名称来组织团队。例如，一个团队可能专注于一个单一的高价值用例，而另一个团队则构建共享数据管道或模型服务，以支持组织中的多个产品。
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