• 业务流程诊断与 AI 场景识别
• 深入公司各业务部门，包括但不限于运营、客服、市场投放、设计、财务、人力、风控、产品和研发团队。
• 梳理业务团队的核心流程、关键节点、系统依赖、人工操作、重复性工作和信息断点。
• 识别当前流程中的效率瓶颈、人工判断成本、跨系统查询成本、数据孤岛和协作摩擦。
• 判断哪些场景适合通过 AI、Agent、自动化工作流或系统改造产生业务价值。
• 将模糊的业务问题转化为清晰的问题定义、流程图、需求文档和 Agent 方案。
• Agent 方案设计与落地推进
• 负责从 0 到 1 设计具体业务 Agent 的落地方案。
• 与业务部门 AI Champion 密切合作，明确业务目标、使用场景、输入输出、权限边界、异常处理和人工审核机制。
• 设计 Agent 的工作流、任务拆解、工具调用链路、知识库结构、Prompt 策略和评估方式。
• 能够使用 AI Coding 工具独立完成可用原型或 MVP，包括简单前端、脚本、工作流、接口调用和工具编排。
• 推动 Agent 从 PoC 走向试点，再走向正式业务使用。

• 8 年以上相关工作经验，有复杂业务系统、企业级产品、技术项目或数字化转型经验。
• 具备优秀的业务理解能力，能够快速进入陌生业务场景，并抓住关键问题。
• 具备强烈的结果导向，能够推动项目从想法、需求、原型到真实业务上线。
• 具备优秀的沟通表达能力，能够同时与业务负责人、一线员工、研发团队和管理层沟通。
• 具备较强的结构化思维，能够输出高质量的流程图、需求文档、方案设计和复盘报告。
• 具备较强的 Leadership，未来能够独立负责一个业务域，并带领小团队持续推进 AI 落地。
• AI 与技术要求
• 深度使用过 ChatGPT、Claude、Gemini、Cursor、Codex、Claude Code 或类似 AI Coding / AI Productivity 工具。
• 有使用 AI Coding 工具独立构建工具、Agent、自动化脚本、工作流或内部系统的实际经验。
• 理解 LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent Workflow、Tool Calling、MCP、API 集成等基本概念。
• 能够与工程团队讨论 Agent 架构、系统集成、数据权限、日志、监控、评估和安全边界。
• 不要求是纯研发背景，但必须具备足够强的技术理解力和动手能力。

• 有 FDE、Solution Archite

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