• 需求对接与方案设计 - 对接业务团队与客户，梳理采购与供应链相关的AI应用场景（如智能问答、流程自动化、分析与决策支持） - 将业务痛点转化为清晰的AI应用需求，形成可落地的解决方案与实施路径
• AI应用与能力开发（以低代码与Agent平台为主） - 基于 Dify / Copilot Studio / 阿里百炼等平台，开发采购与供应链相关的 - 设计与实现 Prompt、知识检索与向量配置、Agent 流程编排 - 指导和辅助业务人员进行 Skills 的创建、配置与日常维护 - 设计、开发、部署并维护 API 服务，支持 AI 能力调用、业务系统交互与数据服务暴露 - 结合 Python / FastAPI 等方式开展必要的高代码开发，完成业务逻辑封装、接口服务与数据处理，并实现与 ERP、SRM 等企业系统的对接 - 参与数据库设计与使用（业务数据、向量数据等），支撑 AI 应用运行
• 部署与运维 - 负责 AI 应用与相关服务的部署与版本发布，配置 CI/CD 流程，支持上线、回滚与环境管理 - 维护服务器运行环境，持续监控性能与稳定性，保障服务可用性，并支持客户日常使用与问题排查
• 持续优化 - 基于业务反馈与运行效果，对 Prompt、知识配置、Skills 与 Agent 流程进行持续优化 - 跟踪 AI 技术与行业变化，沉淀实践经验并通过内部或客户交流进行分享

• 学历：计算机、人工智能、软件工程等相关专业本科及以上学历（1-5年相关工作经验）
• 专业能力：熟练掌握Python（核心），熟悉Java/Go/C++至少1门，掌握FastAPI/Spring Boot等主流后端框架
• 核心技能： - AI工具链：熟悉低代码/AI平台（Dify/Coze/Copilot Studio等），理解 Skills 的配置与运行机制，掌握提示词工程、知识检索与向量配置； - 模型能力：了解主流大模型（GPT/通义千问等），具备 RAG / 轻量微调（LoRA）等应用落地经验； - 网络服务开发能力：MCP 与 API 服务的设计、开发、部署与调用能力，用于 AI 能力标准化封装与系统集成； - 工程化：熟悉向量数据库（Milvus、Pinecone等）、MySQL / Redis 等数据库，掌握 Docker / K8s 容器化部署、CI/CD 流水线配置及基础 MLOps 实践； - AI辅助编程（Vibe Coding）：熟练使用 Cursor、GitHub Copilot 等 AI 编程助手，能够高效完成 Python 代码编写、接口开发与 API 集成。 - 软技能：业务理解（拆解需求）、沟通（技术转业务价值）、学习自驱（研究供应链/AI趋势）、服务精神（耐心解答客户疑问）、总结沉淀（经验模板化）。

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