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（一）AI 智能體構(gòu)建與優(yōu)化 基于業(yè)務(wù)需求，設(shè)計(jì)并開發(fā)任務(wù)型、分析型 AI 智能體架構(gòu)，涵蓋需求理解、工具鏈整合（如函數(shù)調(diào)用、多模態(tài)交互），實(shí)現(xiàn)智能體 “需求拆解→任務(wù)調(diào)度→結(jié)果反饋” 的自動(dòng)化工作流搭建，深度運(yùn)用 LangGraph、LangChain 等框架構(gòu)建高效工作流。 負(fù)責(zé)智能體個(gè)性化優(yōu)化，通過 Prompt 工程、Few - Shot 學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，適配不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提升智能體對(duì)復(fù)雜業(yè)務(wù)需求的響應(yīng)準(zhǔn)確率與解決效率。 持續(xù)迭代智能體功能，結(jié)合業(yè)務(wù)反饋與技術(shù)發(fā)展，優(yōu)化智能體工作流節(jié)點(diǎn)（如plan需求拆解、execute任務(wù)執(zhí)行、assemble結(jié)果組裝等環(huán)節(jié)），保障智能體穩(wěn)定、高效運(yùn)行。 （二）數(shù)據(jù)分析全流程落地 主導(dǎo)數(shù)據(jù)全流程處理，從原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（多源異構(gòu)，含數(shù)據(jù)庫(kù)、文件等）的采集、清洗（熟練運(yùn)用 Python/Pandas 等工具），到特征工程構(gòu)建（借助 NumPy、Featuretools 等）、業(yè)務(wù)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)，為 AI 智能體運(yùn)行與業(yè)務(wù)決策奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 深度應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如 Sklearn、LightGBM 等），挖掘業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)律，輸出可落地的業(yè)務(wù)分析策略與解決方案，解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題（如銷售預(yù)測(cè)、庫(kù)存優(yōu)化、用戶分層運(yùn)營(yíng)等 ）。 推動(dòng)數(shù)據(jù)分析價(jià)值閉環(huán)形成，通過 BI 工具（Tableau/Power BI 等）、API 接口等方式，將分析結(jié)果與模型輸出嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)，跟蹤驗(yàn)證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的實(shí)際效果，持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)應(yīng)用方案。 （三）技術(shù)協(xié)同與業(yè)務(wù)賦能 與業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作，精準(zhǔn)理解業(yè)務(wù)需求與痛點(diǎn)，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為 AI 智能體開發(fā)與數(shù)據(jù)分析任務(wù)，輸出貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的技術(shù)解決方案，助力業(yè)務(wù)效率提升與決策優(yōu)化。 參與技術(shù)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的技術(shù)分享與協(xié)作，推動(dòng) AI 開發(fā)、數(shù)據(jù)分析相關(guān)技術(shù)棧（Python、SQL、Docker、云平臺(tái)服務(wù)等）在團(tuán)隊(duì)內(nèi)的深度應(yīng)用與迭代，提升團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平。 跟蹤 AI 技術(shù)（如大模型發(fā)展、智能體框架演進(jìn)）與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的前沿動(dòng)態(tài)，引入適用的新技術(shù)、新方法，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新與技術(shù)升級(jí)提供支撐。

（一）技術(shù)能力 熟練掌握 Python 編程語(yǔ)言，具備扎實(shí)的 SQL 功底，能夠高效處理數(shù)據(jù)采集、清洗、分析全流程任務(wù)；熟悉至少一種數(shù)據(jù)分析框架（Pandas、NumPy 等）與機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（Sklearn 等） 。 有 AI 智能體開發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，熟悉 LangGraph、LangChain 等智能體構(gòu)建框架，了解智能體工作流設(shè)計(jì)原理，能夠獨(dú)立完成從架構(gòu)設(shè)計(jì)到功能實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化的全流程開發(fā)工作。 熟悉數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)落地的完整鏈路，具備將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)可執(zhí)行方案的能力，有 BI 工具使用經(jīng)驗(yàn)（Tableau/Power BI 等）或 API 接口開發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 （二）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn) 有 AI 智能體在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景落地的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，參與過智能體工作流搭建、功能迭代優(yōu)化，且項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)效率提升、決策優(yōu)化等可量化價(jià)值者優(yōu)先。 參與過完整數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目（數(shù)據(jù)處理、模型開發(fā)、結(jié)果落地），并在零售、互聯(lián)網(wǎng)等至少一個(gè)行業(yè)有實(shí)際業(yè)務(wù)問題解決案例，能體現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)效果者優(yōu)先。 （三）軟技能 具備較強(qiáng)的業(yè)務(wù)需求理解與轉(zhuǎn)化能力，能夠精準(zhǔn)把握業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，輸出貼合業(yè)務(wù)場(chǎng)景的技術(shù)解決方案，有效協(xié)同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)推動(dòng)項(xiàng)目落地。 有良好的學(xué)習(xí)與技術(shù)迭代能力，持續(xù)關(guān)注 AI 與數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域前沿技術(shù)動(dòng)態(tài)，主動(dòng)引入適用新技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)方案，適應(yīng)快速變化的技術(shù)環(huán)境。 具備團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神與技術(shù)分享意愿，能夠在團(tuán)隊(duì)內(nèi)有效溝通技術(shù)方案、分享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，推動(dòng)團(tuán)隊(duì)整體技術(shù)水平提升。