AI技术培训官-27秋招

岗位使命 - 建立销售与客服团队的 AI Builder 培养体系，让业务骨干具备独立发现、设计和落地 AI 场景的能力。 - 将销售方法、客服 SOP、优秀实践和业务知识工程化为可复用的 Skill、Agent、工作流和知识库。 - 负责重点 AI 项目的架构设计、方案设计和项目跟进，确保项目真正上线、被使用并产生业务价值。 - 在业务、产品和研发之间建立稳定的协作机制，降低 AI 项目的沟通和交付成本。 岗位职责

1. 01

   AI Builder 培养与业务赋能（30%） - 面向销售和客服团队设计分层培养计划，包括基础工具使用、Prompt、工作流、知识库、Agent 和项目实战。 - 识别并培养业务侧 AI Builder 种子成员，通过训练营、共创、陪跑、评审和案例复盘提升其实战能力。 - 建立学习路径、课程材料、作业标准、能力认证和阶段性考核机制。 - 通过真实业务项目进行“以战代练”，推动业务骨干从 AI 使用者成长为场景设计者和项目 Owner。 - 建立内部案例库、Skill 库和最佳实践库，促进销售与客服团队之间的能力复用。

2. 02

   AI 项目架构与方案设计（30%） - 深入销售和客服流程，识别高价值场景，完成需求澄清、业务流程梳理、价值评估和优先级排序。 - 负责 AI 项目的总体架构设计，覆盖模型、Agent、工作流、RAG 知识库、数据接口、权限、安全、监控和人工兜底机制。 - 输出可落地的技术方案和实施方案，包括目标、范围、业务流程、系统边界、数据依赖、接口契约、验收标准和风险预案。 - 根据质量、时延、成本和合规要求开展模型选型与技术验证，避免只做演示、无法生产使用的方案。 - 设计可复用组件和标准化接入方式，减少销售与客服不同项目之间的重复建设。

3. 03

   项目推进与交付闭环（25%） - 拆解里程碑和任务，明确业务、产品、研发、数据及供应商的责任边界，持续跟踪进度、风险和依赖。 - 组织方案评审、技术评审、上线评审和效果复盘，及时处理范围变化和关键阻塞。 - 建立效果指标和监控机制，持续关注使用率、采纳率、准确率、转化率、服务效率、成本和用户满意度。 - 对上线结果负责，推动问题修复、方案迭代和规模化推广。

4. 04

   Skill 与 AI 基础设施建设（15%） - 将优秀销售话术、跟进策略、客户洞察、客服 SOP 和质检规则沉淀为可复用的 AI Skill。 - 设计 Skill 的输入输出 Schema、测试集、质检规则、异常处理、版本管理和发布流程。 - 搭建和维护销售及客服知识库，完善内容治理、权限控制、更新机制和检索效果评估。 - 建立 AI 应用的日志、评测、成本和质量监控体系，推动能力持续优化。

• 本科及以上学历，计算机、软件工程、信息系统、人工智能等相关专业优先。 - 1 年及以上研发、技术产品或解决方案相关经验，具备真实的软件研发背景，能够理解并评审系统架构和代码实现。 - 熟悉至少一种主流开发语言；能够完成 API 调用、数据处理、原型验证和基础问题排查。 - 理解大模型、Prompt、RAG、Agent、工作流编排和模型评测等核心技术，并有实际项目落地经验。 - 能够独立完成需求分析、架构设计、技术方案和项目计划，并推动跨团队执行。 - 具备良好的业务理解和结构化表达能力，能够与销售、客服、产品、研发和管理者有效沟通。 - 具备项目管理意识，能够管理范围、进度、质量、风险和依赖，对交付结果负责。