主分类：企业培训与人才发展
辅助：Agent系统开发（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"requirements_text": "1. 本科及以上学历，5 年以上工作经验，在 AI 应用、学习发展（L&D）、组织发展（OD）或相关领域有体系化的专业积累；\n2. 具备真正的大模型应用实战经验：熟悉 Prompt Engineering、Agent 编排、RAG 知识库、工作流自动化等，能独立完成从想法到可用原型的构建，而非仅停留在概念层面；\n3. 具备领域重构的能力与视野：不是在现有流程上叠加 AI，而是能从第1性原理出发，重新设计 AI 时代的学习发展工作方式，并有推动组织接受和采纳新范式的领导力；\n4. 有优秀的体系化思考与抽象能力，能把点状实践沉淀为可复制、可规模化的方法论和产品化工具；\n5. 强自驱力与好奇心，享受在模糊地带定义问题、快速验证、用数据说话的工作方式；\n6. 良好的沟通与跨界协作能力，能在 HR、业务、技术三种语言体系间自如切换。",
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"fulltext": "AI Builder（智能学习方向）\nAI Builder（智能学习方向）\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：人力资源平台\n职位类别：职能类\n职位族群：人力资源\n更新时间：2026-09-02\n\n岗位职责\n1. 以 AI native 的视角重新审视学习发展领域的全链路工作——需求诊断、方案设计、内容生产、交付运营、效果评估——识别哪些环节应该被 AI 重构、哪些应该被彻底重新定义，而不仅是「提效」；\n2. 端到端负责智能学习方向的体系搭建与落地：从场景洞察、方案设计、原型验证到规模化推广，构建可复用的 AI 学习解决方案（如 AI 学习内容生产体系、个性化学习 Agent、智能陪练与教练、学习数据洞察等）；\n3. 主导 AI native 学习工作方法的设计与沉淀，将 prompt 工程、Agent 编排、知识库建设等能力转化为组织可复制的方法论和工具，赋能 HRBP、培训运营等角色转型；\n4. 搭建学习效果度量与数据闭环，用数据验证 AI 重构带来的价值（效率、体验、学习效果），驱动持续迭代；\n5. 与 HR 团队、业务团队、技术团队深度协作，推动智能学习方案在组织内规模化落地，并跟踪业界 AI 与学习发展融合的前沿实践，持续引入创新。\n\n岗位基本要求\n1. 本科及以上学历，5 年以上工作经验，在 AI 应用、学习发展（L&D）、组织发展（OD）或相关领域有体系化的专业积累；\n2. 具备真正的大模型应用实战经验：熟悉 Prompt Engineering、Agent 编排、RAG 知识库、工作流自动化等，能独立完成从想法到可用原型的构建，而非仅停留在概念层面；\n3. 具备领域重构的能力与视野：不是在现有流程上叠加 AI，而是能从第1性原理出发，重新设计 AI 时代的学习发展工作方式，并有推动组织接受和采纳新范式的领导力；\n4. 有优秀的体系化思考与抽象能力，能把点状实践沉淀为可复制、可规模化的方法论和产品化工具；\n5. 强自驱力与好奇心，享受在模糊地带定义问题、快速验证、用数据说话的工作方式；\n6. 良好的沟通与跨界协作能力，能在 HR、业务、技术三种语言体系间自如切换。\n\n岗位亮点\n1. 站在 AI 重构组织的最前沿： 这不是在既有流程上「+AI」的优化岗，而是用 AI native 的方式重新定义学习发展工作范式的开创性岗位——你的工作成果将直接塑造组织在 AI 时代的学习与人才发展模式；\n2. 端到端的主人翁空间： 从场景洞察、方案设计到规模化落地全链路负责，没有历史包袱，从零到一构建智能学习体系，享有充分的决策权与资源支持；\n3. 真实场景 + 真实用户 + 真实影响： 面向组织内数万员工的学习发展需求，你的每一次迭代都能获得真实反馈与规模化验证，效果可度量、价值可量化；\n4. 跨界融合的稀缺舞台： 同时深耕 AI 前沿应用与学习发展专业领域，与 HR、业务、技术多方深度协作，成为既懂 AI 又懂组织的复合型专家，这是未来十年最稀缺的职业护城河。\n1. 以 AI native 的视角重新审视学习发展领域的全链路工作——需求诊断、方案设计、内容生产、交付运营、效果评估——识别哪些环节应该被 AI 重构、哪些应该被彻底重新定义，而不仅是「提效」；\n2. 端到端负责智能学习方向的体系搭建与落地：从场景洞察、方案设计、原型验证到规模化推广，构建可复用的 AI 学习解决方案（如 AI 学习内容生产体系、个性化学习 Agent、智能陪练与教练、学习数据洞察等）；\n3. 主导 AI native 学习工作方法的设计与沉淀，将 prompt 工程、Agent 编排、知识库建设等能力转化为组织可复制的方法论和工具，赋能 HRBP、培训运营等角色转型；\n4. 搭建学习效果度量与数据闭环，用数据验证 AI 重构带来的价值（效率、体验、学习效果），驱动持续迭代；\n5. 与 HR 团队、业务团队、技术团队深度协作，推动智能学习方案在组织内规模化落地，并跟踪业界 AI 与学习发展融合的前沿实践，持续引入创新。\n1. 本科及以上学历，5 年以上工作经验，在 AI 应用、学习发展（L&D）、组织发展（OD）或相关领域有体系化的专业积累；\n2. 具备真正的大模型应用实战经验：熟悉 Prompt Engineering、Agent 编排、RAG 知识库、工作流自动化等，能独立完成从想法到可用原型的构建，而非仅停留在概念层面；\n3. 具备领域重构的能力与视野：不是在现有流程上叠加 AI，而是能从第1性原理出发，重新设计 AI 时代的学习发展工作方式，并有推动组织接受和采纳新范式的领导力；\n4. 有优秀的体系化思考与抽象能力，能把点状实践沉淀为可复制、可规模化的方法论和产品化工具；\n5. 强自驱力与好奇心，享受在模糊地带定义问题、快速验证、用数据说话的工作方式；\n6. 良好的沟通与跨界协作能力，能在 HR、业务、技术三种语言体系间自如切换。",
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