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　　“幸好我们前期采纳了领导建议，在方案调研阶段就同步思路、完成内部异步立项，争取到了缓冲时间。尽管产品正式立项前，我们尚未完全啃下所有技术硬骨头，但大部分难点的解决方案已心中有数。”回忆起当时的场景，彭一亮记忆犹新。作为长虹内部从技术新人成长起来的核心骨干，他在项目中牵头组建跨学科攻坚小组，联合语音识别、算法领域专家开展技术调研，将声纹识别准确率从95%提升至99%；他还创新性地设计“分层记忆存储架构”，区分短期热点偏好与长期兴趣标签，使个性化检索推荐准确率提升20%。

　　技术难题接踵而至：大模型生成数据与媒资库数据存在偏差、语音回复内容与显示信息不同步。为攻克这些问题，团队联合策划、语音组、成绵测试组开展高频跨部门沟通，快速迭代。更棘手的是行业共性难题——推荐效果的评判标准极具主观性，缺乏可量化的对比维度。团队曾与行业内同行交流，发现大家普遍受此问题困扰。经过内部反复讨论，确定了“真实数据支撑，自动化+主观评价结合验证”的测试方案：抽取线上用户的精确搜索、模糊搜索、剧情搜索等多维度语音数据，构建万级用户真实测试用例；通过输入用户真实数据、记录返回结果，再通过专业自动化测试工具验证+人工主观评价相结合得出具体指标。最终测试结果显示，观影智能体效果已持平甚至略超行业头部水平。项目的成功上线，成为行业首家落地声纹+记忆体的个性化推荐的影视智能体。

　　2017年入职时，彭一亮以后端开发工程师的身份加入研发团队，面对高并发场景时架构设计经验匮乏，曾因未考虑流量峰值导致内部服务崩溃；跨部门沟通时陷入“技术细节自说自线次因需求偏差返工。深知不足的彭一亮主动开启“补能模式”：申请承担项目经理角色积累实战经验，下班后钻研高并发架构案例并整理成“技术攻坚手册”分享；提前预习评审资料，刻意练习“技术语言转业务表述”，在跨部门会议中主动同步需求。这段“啃硬骨头”的起步经历，让他快速夯实了电视后端开发技术基础，更培养了“问题导向”的工作思维。后来，在担任项目经理牵头积分系统开发期间，创新采用“模块化拆分+迭代式开发”策略，引入Redis缓存机制优化数据查询链路，使系统并发处理能力从每秒5000次提升至10000次以上，提前两周上线且三个月故障率为零，成功突破“纯技术执行者”定位，练就成熟的团队管理能力。至2025年带领20人团队推进观影智能体项目时，彭一亮已成长为能平衡技术创新与业务落地的资深专家。

　　“从招聘入口就把控质量，确保人才的技术硬实力与企业需求、文化价值观契合。”长虹人力资源负责人介绍，企业对技术人才的“选育”有一套清晰机制。在“选”上，初级岗位通过在线编程题、技术笔试考察基础能力；中高级岗位增加项目复盘、架构设计题，评估系统思维；同时通过“STAR法则”行为面试与文化适配度考察，减少后期流失风险。内部推荐、外部猎头与校招结合的渠道，也让人才来源更广泛。在“育”上，分层分类培养机制让不同阶段的人才都能成长，根据技术人才的职级、能力阶段设计差异化培养内容，避免“一刀切”式培训，确保资源高效利用，比如新员工/初级人才定位为夯实基础，快速融入；中级人才重点定位为深化专业，突破瓶颈；高级/专家人才则定位为引领创新，对接战略。以多元化的培养形式，适配技术人才“重实践、轻理论”的学习特点，提升参与度和效果。