岗位职责：
1、 AI 场景挖掘与落地
• 深入业务部门，从实际工作流程中发现 AI 可提效的场景，主导从概念验证到规模化推广的全过程。
2、 动手搭建与集成
• 不依赖外部团队就能自己搭起来：利用大语言模型 API、知识库框架、Agent 工具等快速构建原型；对接公司内部系统（如 Epicor ERP API）其他MCP，实现数据打通与端到端自动化。
3、 跨部门项目组合落地及管理
• 统筹管理跨部门的 AI 项目组合，合理排定优先级与路线图，协调技术资源与业务需求，确保项目按时交付并产生可量化的业务价值。
4、 AI基础设施与运维
• 负责AI应用在公司跨部门环境的部署与运维：管理多容器化服务，保障数据隔离与服务冗余，优先采用按使用量计费的容器云方案以控制算力成本。
5、 数据驱动的 AI 应用
• 绝大多数 AI 落地场景最终依赖数据库。设计数据存储方案、编写 SQL、管理数据管道，确保 AI 应用与企业数据高效对接。
6、 AI 治理与赋能
• 制定 AI 工具的安全使用指南与合规框架；策划并执行面向全员的 AI 素养培训，帮助不同背景的同事真正把 AI 用起来。

任职条件：
1、 技术动手能力
• 熟练使用 Linux 操作系统，掌握命令行操作与 Shell 脚本编写。
• 熟悉容器管理，有容器化部署与运维的实战经验。有本地部署经验优先。
• 具备数据库能力：能独立设计表结构、编写复杂SQL查询、管理数据管道。
• 了解AI应用架构模式（LLM API 调用、RAG、Agent、向量数据库等），能独立搭建可用原型。
• 有通过API对接企业系统（如 ERP、CRM）的实际经验。
2、 AI 实战认知
• 对大模型及其应用生态有持续关注和动手尝试，用过多种 AI 工具，搭过实际应用。
• 理解AI的能力边界：知道什么场景适合用 AI、什么场景不该用。
3、 学历
• 本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业优先。

加分项：
1、有在企业内部推动新技术采纳的成功案例（数字化转型、SaaS 落地、内部工具推广等）。
2、 具备 Python 编程能力，能独立编写数据处理与API调用脚本。
3、 有变革管理或内部培训经验。
4、 具备英文读写能力，能阅读英文技术文档，与英语同事进行书面沟通。
5、 2 年以上项目管理或技术Lead经验，有从 0 到 1 推动内部工具或平台落地的实际经历。
6、 优秀的跨部门沟通与干系人管理能力，既能与技术人员深入讨论，也能向非技术决策者清晰汇报。
7、 能在高度不确定的环境中厘清方向、制定计划、推动执行、交付结果。

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