• 混合办公模式 Python 工作模式：混合办公，日常居家办公；项目交付阶段需要派驻客户现场，无固定公司坐班要求，上海候选人可投递。 办公说明：公司总部在北京&厦门，不要求日常到公司打卡；日常居家线上工作，项目阶段按需去客户现场交付。 岗位简介我们正在寻找一名 Forward Deployed Engineer, Ontology & Agent Factory，负责帮助企业客户将业务需求落地到我们的 Ontology Studio 和 Agent Factory 平台中。 这个角色需要深入理解客户的业务场景、业务流程、数据对象和自动化目标，并将这些需求转化为可运行的 ontology 模型和 AI Agent。候选人需要同时具备业务理解、ontology 建模、agent 配置、问题排查和客户沟通能力。 该职位不是单纯的 Prompt Engineering 岗位，而是需要能够把客户需求抽象成 ontology，并进一步在 Agent Factory 中配置、生成、验证和优化客户所需的 AI Agent。
• 深入客户业务场景，理解客户的业务流程、数据对象、角色权限、系统接口和自动化需求。 需求发现：能够通过业务访谈、流程分析和需求澄清，识别客户真实问题，并将业务目标抽象为可落地的 AI 解决方案。 客户沟通：明确业务目标和成功标准，持续管理需求范围和项目预期。 将客户需求转化为 Ontology Studio 中的 ontology 模型，包括业务对象、字段属性、关系、动作、规则和可调用能力。 基于客户需求，在 Agent Factory 中配置和生成客户需要的 AI Agent，包括 agent 目标、任务流程、工具调用、输入输出和运行逻辑。 验证 Agent Factory 中 agent 的执行效果，判断 agent 是否正确理解 ontology、调用正确能力并完成客户任务。 分析 Agent Factory 中失败或异常任务的 Form View、JSON View、Logs 等执行信息，定位问题来自 ontology 建模、agent 配置、任务输入、工具调用、平台能力还是客户数据。 与客户沟通 agent 的行为、执行结果和问题原因，并推动修正方案落地。 与产品和工程团队协作，将客户现场问题、ontology 模型、agent 配置经验沉淀为可复用能力。 编写客户交付文档、ontology 建模说明、agent 配置指南和问题排查文档。

• 3 年以上软件工程、解决方案工程、数据建模、业务系统实施、企业 SaaS 交付或相关经验。 具备较强的业务抽象和建模能力，能够把复杂业务需求拆解为对象、关系、属性、规则、动作和流程。 理解 ontology、knowledge graph、data model、semantic layer、business object modeling 等相关概念。 具备 AI Agent、LLM、tool calling、workflow automation 或 enterprise automation 的基础理解或实践经验。 熟悉 API、数据库、JSON、日志分析、系统集成和基本后端架构。 具备 Python、TypeScript、JavaScript 或 SQL 中至少一种实际开发或调试能力。 能够阅读和分析 agent 运行日志、JSON 配置、任务输入输出和错误信息，判断问题来源。 能够直接与客户业务团队和技术团队沟通，并将客户需求转化为清晰的 ontology 设计和 agent 配置方案。 能够接受根据项目需要进行客户现场出差或短期驻场，支持需求调研、方案落地和上线验证。

• 有 ontology、knowledge graph、semantic modeling、master data management 或 enterprise data modeling 经验。 有 AI Agent 平台、LLM 应用、MCP、工具调用、agent observability 或 agent evaluation 经验。 有客户现场交付、售前方案、技术顾问、解决方案架构师或 FDE 经验。 能独立完成从客户业务调研、ontology 建模、agent 配置、测试、问题排查到上线交付的完整流程。 成功标准 能快速理解客户业务，并设计出清晰、可扩展的 ontology。 能把客户需求准确落地到 Ontology Studio 和 Agent Factory 中，生成可运行的 AI Agent。 能判断 agent 执行结果是否符合客户预期，并快速定位失败或异常原因。 能区分问题来自 ontology、agent 配置、任务输入、工具/API、客户数据还是平台侧。 能将一次性交付经验沉淀成标准化 ontology 模板、agent 模板和最佳实践。

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