• 业务诊断：找出哪些流程能被 AI 提速提效 - 嵌入客户团队（粤港澳大湾区为主），用 2–4 周画清客户核心业务的端到端流程图（Order-to-Cash、釆购、客服、生产排程等）。 - 用粤语与门店经理、工厂主管、客服组长直接对话，识别真正耗时、耗人、易错、靠人盯的关键节点。 - 把客户的「痛点」翻译成「可被技术解决的问题清单」，逐条给出优先级、可行性与 ROI 估算。 - 用英语与客户总部、海外技术伙伴对接，把方案讲清楚、把文档写明白。
• 方案设计：把瓶颈变成可交付的 AI 产品 - 针对每个瓶颈设计 AI 方案：智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、工作流自动化、智能文档处理、预测与优化模型。 - 评估技术路径——自研 / 微调 / 提示工程 / 第三方 API，给出成本、效果与合规上的最优组合。 - 设计交付节奏：PoC（1–2 周）→ 试点（4–8 周）→ 规模化推广（3–6 个月）。
• 现场交付：从原型到生产环境 - 用 Python / TypeScript 写能上生产的代码，而不是只停在 notebook 里的演示。 - 搭建 RAG 知识库、Agent 编排、数据管道与前端界面，端到端打通。 - 处理客户的数据合规、私有化与混合云要求，让方案稳稳跑在客户环境里。 - 与客户共同定义 KPI（人均产能提升、单据处理时长下降、差错率与合规风险降低），用数字证明价值。
• 客户成功：让方案活过 90 天 - 培训客户团队独立运营新系统，交付「可交接」的能力，而非一个黑盒。 - 在合作全周期持续发现新的 AI 落地机会，推动复购与项目扩展。 - 把一线洞察与代码资产沉淀回产品团队，让下一个客户能直接复用。

• ： | 双语能力（硬性）| 粤语母语级 + 商务英语流利；能与 CXO 对话，也能写技术方案 | | 工程基础 | 精通 Python 或 TypeScript，至少 3 年生产级代码经验 | | AI 应用能力 | LLM 实战经验：Agent 编排、RAG、提示工程、效果评估 | | 数据与流程 | SQL 熟练，懂 ETL / 数据管道，能用流程图拆解业务 | | 云与企业架构| 熟悉 AWS / Azure / GCP 至少一项，了解私有化与混合云部署 | | 客户成功导向 | 交付的不只是演示，而是真实可衡量的业务结果 | 关于工作方式： 结构化解决问题：在模糊、多变的环境中拆解复杂问题，设计端到端方案。 端到端担当：不只关心自己的模块，而是整个项目从 0 到 1 的成败。 可信赖的沟通者：能同技术 VP 讲架构，也能同车间主管讲价值。 快速迭代：接受不确定性，先跑起来、再验证、再优化。

• 制造业 / 工厂数字化项目经验 - 金融 / 保险合规项目经验 - 零售 / 跨境电商经验 - 物流 / 供应链优化经验 - 东南亚跨境项目经验 - 精益 / 六西格玛 / BPM 背景 - Multi-Agent / MCP 实战经验 - 央国企 / 政府项目交付经验 - 咨询公司（MBB / 四大）背景 - 创业或早期团队经历岗位福利： - 具竞争力的现金薪酬 + 股权激励：让真正创造价值的人分享公司成长。 - 直通最前沿的 AI 技术栈：大模型、Agent 框架、RAG 引擎与工作流平台。 - 跨境项目机会：粤港澳大湾区 + 东南亚的真实落地场景。 - 极扁平的组织结构：与创始团队一起做决策，没有层层汇报。 - 持续成长预算：每年用于培训、行业会议与工具订阅。 - 弹性工作 + 现场交付结合：既深耕技术，也走遍市场。 工作地点与方式： - 常驻地： 中国香港 / 深圳 / 广州（可选其一） - 出差：约 25–40% 时间在客户现场，含跨境至东南亚 - 办公模式：交付期允许远程与弹性，鼓励面对面协作

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