• 面向高校客户，参与AI应用场景的需求发现、业务流程梳理和技术范围界定，协助把客户的痛点问题和模糊诉求转化为可落地、可进入生产流程的AI应用方案。
• 基于新开普AI中台
• 0，围绕校园AI助手、数据智能体、各类智能体应用、数据和业务系统接入等场景，构建面向真实业务流程的生产应用。
• 参与Agentic AI应用落地，包括任务规划、工具调用、多智能体协作、人工确认与接管、业务流程编排等能力设计，推动AI能力真正嵌入客户日常工作流。
• 根据项目需要，交付MCP server、sub-agent、agent skills、业务工具封装、数据处理脚本、接口服务等可进入生产流程的技术产物。
• 分析、判断和验证接口和数据对智能体的可用性，评估数据质量、完整性和业务适配度，确保智能体能够有效使用数据并调用相关业务系统能力。
• 根据项目需要编写工程代码，包括后端接口、脚本工具、数据处理程序、MCP服务或轻量级前端页面。
• 根据客户反馈，持续优化提示词、知识库结构、检索策略、智能体流程、工具调用逻辑和业务交互体验，提升AI应用在真实场景中的可用性。

• 计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子工程等相关专业本科及以上学历，具备扎实的软件工程基础。
• 具备1年以上软件开发、AI应用开发、解决方案工程、技术交付或系统集成相关经验；有复杂客户项目经验者优先。
• 熟悉Python，能够编写生产级代码，具备一定的后端开发能力，了解FastAPI、Django、Spring Boot、Node.js等技术栈。
• 熟练掌握SQL，具备数据治理、数据建模、ETL实操经验，理解数据质量对AI应用效果的关键影响。
• 了解大模型应用开发基本方法，包括提示词工程、RAG、向量数据库、工作流编排、模型API调用等。
• 了解智能体相关技术方向，包括MCP、工具调用、多智能体协作、agent skills、任务规划、长期记忆、人工确认与接管等。
• 具备较强的业务理解、场景分析和需求挖掘能力，能够通过客户访谈、现场观察、流程梳理和问题追问，理解客户业务流程、系统现状和实际使用痛点，并判断AI能力与具体场景的结合方式。
• 具备较强的问题拆解和推进能力，能够在需求不完全清晰、客户现场情况复杂的情况下，判断优先级、明确技术边界，并将问题转化为可落地的技术方案。 其他信息语言要求：不限行业要求：电子/半导体/集成电路,人工智能,人工智能

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