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    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "前沿部署工程师 FDE / AI Agent 交付工程师",
        "job_level": "高级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
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        "location": "泉州··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "FDE现场部署工程师"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "企福云寰球",
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        "company_description": "企福云寰球，一家专注于全球企业健康成长，倡导AI赋能企业全周期发展的科技型企业！"
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    "compensation": {
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        "benefits": "全勤奖 | 零食下午茶 | 五险 | 生日福利 | 底薪加提成 | 保底工资 | 团建聚餐 | 节日福利"
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    "requirements": {
        "working_years": 5,
        "degree": "本科",
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        "visa_support": "",
        "responsibilities": "TypeScript\nDjango/Flask\nJavaScript\nVue\n全栈无侧重\nNode.js\nMySQL/Redis/MongoDB\nReact\nPython\n全栈项目经验\n岗位定位\n我们正在建设“企福AI智脑 / 企福智汇”企业级 AI 系统，覆盖 OA、HR、审批、营销管控、AI拓客、数字员工、知识库、财讯通消息、任务看板、多企业独立部署与本地更新 Agent 等模块。\n该岗位不是传统售前，也不是只写 Demo 的应用工程师，⽽是嵌⼊客户业务现场，把客户模糊的“我们想⽤ AI”转化为可交付、可上线、可验收的企业 AI 解决方案。你需要同时具备客户沟通、全栈工程、⼤模型应用、系统集成和生产部署能力。\n核心职责\n1. 深入客户业务现场，梳理企业在审批、营销、客户管理、人事、任务协同、知识库、消息通知等场景中的真实痛点，并转化为可落地的 AI 用例、里程碑和验收标准。\n2. 基于企福AI智脑现有系统，设计并交付 AI Agent、RAG 知识库、数字员工、智能客服、审批机器人、AI拓客、营销管控助手、会议纪要、语音/文本对话等解决方案。\n3. 负责端到端技术交付，包括需求澄清、方案设计、原型开发、接口联调、系统集成、权限配置、客户环境部署、数据迁移、上线验收和问题闭环。\n4. 参与 Frappe / ERPNext / HRMS 后端能力建设，围绕角色权限、部门组织、审批流、员工状态、通知、待办、日志和业务单据做企业级定制开发。\n5. 使用 Python、TypeScript、React、Node.js 等技术完成生产级代码开发，保证代码具备测试、日志、版本控制、回滚方案和上线验证能力。\n6. 根据客户现场反馈，推动产品迭代，把一线问题沉淀为标准功能、行业模板、配置项、插件或可复用交付方案。\n7. 参与多企业部署治理，包括独立部署单元、版本清单、更新 Agent、备份恢复、灰度发布、健康检查、日志审计和数据隔离方案。",
        "requirements_text": "1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、自动化或相关专业优先。\n2. 5年以上软件工程、数据工程、企业系统实施或解决方案交付经验；\n3. 至少1年 GenAI / LLM 实战经验，做过 RAG、Agent、function calling、工具调用、知识库问答、企业流程自动化或大模型集成项目。\n4. 熟悉 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、通义、DeepSeek、Kimi、讯飞等至少一种大模型平台，理解 token、上下文窗口、提示词、工具调用、速率限制、失败模式和成本控制。\n5. 具备全栈工程能力：后端 Python / FastAPI / Frappe 优先，前端 React / TypeScript 优先，能独立完成接口、页面、状态管理和联调。\n6. 熟悉 Docker、Linux、Nginx、CI/CD、日志、监控、数据库、Redis、消息队列中的至少几项，能把系统真正部署到客户环境并排查线上问题。\n7. 具备强客户沟通能力，能把非技术人员的业务语言翻译成技术方案，也能对不合理需求给出更简单、可验收的替代路径。",
        "skills": [AI生成
            "需求调研与需求分析",
            "产品方案与功能设计",
            "产品迭代管理",
            "Agent系统构建",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "工具调用/MCP",
            "上下文/知识工程",
            "SQL与数据探查",
            "数据资产治理",
            "数据工程与数据管道",
            "实验设计与A/B测试",
            "解决方案架构设计",
            "售前交流与方案演示",
            "客户需求洞察与澄清",
            "技术可行性与系统架构",
            "驻场与客户现场共创",
            "客户定制与二次开发",
            "系统集成与接口对接",
            "部署上线与环境配置",
            "项目统筹管理",
            "实施交付与验收",
            "培训与交付文档",
            "客户成功与持续运营",
            "编程与代码实现",
            "数据库/缓存/向量库",
            "Linux/DevOps/CI-CD",
            "AI数据安全与合规治理",
            "销售与客户开发",
            "沟通表达与方案汇报",
            "企业服务/SaaS知识",
            "企业微信/CRM私域知识"
        ],
        "preferred_qualifications": "1. 有 Frappe / ERPNext / HRMS、低代码平台、OA、CRM、HR、审批流或企业微信集成经验。\n2. 做过 ToB 项目现场交付、驻场实施、客户成功、解决方案架构或行业数字化项目。\n3. 熟悉企业数据治理、权限隔离、审计日志、私有化部署、等保、数据安全或多租户架构。\n4. 有 AI 销售助手、AI拓客、知识库、数字员工、智能客服、语音转写、会议纪要、自动审批等实际上线经验。\n5. 能独立写技术方案、设计系统架构、验收文档、客户培训材料和项目复盘报告。",
        "job_highlights": "5-10年 | 本科"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "陈建新",
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            {
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                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/adedb5bcb9e6cbb50nJ90t--FlJQ.html"
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