一、岗位背景 公司正在推进产业项目与各业务板块的数字化升级，计划构建基于大模型、多Agent架构与自动化工具的AI能力底座，用于支持客服、销售、供应链、招商、风控等关键场景。 本岗位将作为公司AI能力的核心建设者，负责AI应用架构设计与落地推进，打造可复用、可规模化的AI赋能体系。 --- 二、岗位职责 1. 参与设计与建设公司AI能力架构 - 设计多Agent协作架构（串行 / 并行 / 工具调用） - 设计RAG知识库结构与知识回流机制 - 建立可复用的Agent设计范式与Prompt规范 - 制定AI能力的权限、风控、合规机制 - 规划公司LLM接入策略（公有云 / 私有化 / 混合部署） --- 2. 推动AI在业务场景中的落地 - 梳理业务流程，识别可AI替代或增强节点 - 设计人机协作流程，避免AI幻觉与误判风险 - 制定效果评估指标（准确率、转化率、ROI） - 推动MVP快速验证与规模化复制 --- 3. 参与AI基础设施与工具选型 - 参与LLM平台、向量数据库、自动化工具选型 - 设计API调用成本模型与优化策略 - 结合RPA、飞书自动化等能力提升组织效率 --- 4. 建立公司AI知识资产体系 - 形成最佳实践构建各类业务实操演练环境 - 组织内部AI能力培训与推广 --- 三、任职要求 必备能力 - 熟悉大模型原理及应用机制（RAG、Function Calling、多Agent、MCP、Skills等） - 能独立设计AI应用架构，而非仅写提示词 - 具备复杂业务流程抽象与结构化能力 - 具备独立从0到1搭建POC/TOC能力。 --- 优先经验 - 有AI客服 / 智能问答 / 企业知识库项目经验 - 有To B SaaS或企业级产品经验 - 有自动化 / RPA / 中台建设经验 - 有实际API接入或简单代码实践经验 --- 四、我们希望你具备的特质 - 对AI底层机制有持续钻研兴趣 - 具备强执行力和工程化思维 - 能与业务深度协同，而非停留在概念层面 - 能承受从0到1探索阶段的不确定性 --- 五、岗位价值 - 有机会主导多Agent架构在真实业务中的规模化落地 - 深度参与产业级AI应用实践