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        "requirements_text": "位职责：\n1. 智能体方案与 Workflow 设计\n- 深入客户业务场景(客服、销售、研发、运营、风控、知识管理等),把模糊的「想要个 AI 助手」拆解为清晰的 Agent 角色 / Skill / Workflow / ⼯具 / 知识依赖 / 评估指标。\n独⽴完成 Prompt 设计、Skill 编排、Agentic Workflow 编排,并对效果负责到底,⽽不是把脏活丢给工程师。\n对 RAG、搜索召回、长上下文、⼯具调用等典型失效场景有判断力,能定位问题出在「模型 / Prompt / 知识 / 检索 / 流程」中的哪一层。\n.效果评测与确定性保障： 负责构建场景化的评测集，利用自动化工具保证Agent 的性能、效果交付效果；\n2. 2B 业务系统的产品设计与 PRD 输出\n把智能体能力嵌入到客户既有业务系统中(工单、CRM、ERP、内部知识库、运营后台等),设计端到端的业务闭环。\n输出高质量的 PRD、流程图、数据流图、权限模型、异常路径,确保研发、测试、客户 IT 团队都能基于同一份文档对齐。\n在「智能体灵活性」与「2B 系统确定性」之间找到平衡:哪些环节交给 LLM,哪些环节必须用规则/工作流兜底。\n3. Vibe Coding 与原型驱动的交付\n用 vibe coding 的方式快速搭建可演示的 Demo / 原型(Cursor、Claude Code、Lovable、v0、Bolt、Dify、Coze 等工具任选),把\"PPT 方案\"变成\"客户可点的产品\"。\n用原型驱动客户共创会,在现场快速迭代,缩短从需求到验证的回路 —— 我们相信「跑起来的 Demo > 写得再好的方案」。\n4. 客户沟通与需求挖掘\n作为客户侧的关键接口人,引导客户讲出真实痛点而不是只听他们说\"想要什么\"。\n在客户高管、业务一线、IT 团队之间灵活切换语言,识别决策链、推动组织协同。\n持续追踪上线效果,识别 Bad Case → 归因 → 推动修复,最终交付可量化的业务结果(解决率、人均产能、平均处理时长、转化率等)。\n岗位要求：\n必备条件\n1. 能做 Prompt / Skill / Agentic / Workflow 设计:有真实独立设计并跑通 Agent 工作流的经验,不是只看过文章或只搭过聊天框 Demo。能讲清楚一个 Agent 为什么这么拆、Skill 边界在哪里、Workflow 为什么这么编排。\n2. 能做 2B 业务系统,PRD 经验丰富:至少独立负责过一个面向企业客户的业务系统模块,有完整、规范的 PRD 撰写习惯,能 hold 住流程梳理、状态机、权限、异常路径等 2B 必修题。\n3. 对 vibe coding 有浓厚兴趣,且真的做过 Demo 原型:能用 Cursor / Claude Code / Lovable / v0 / Bolt / Dify / Coze 等任一工具,把脑子里的方案在数小时到数天内变成可点击、可演示的原型。投递时请准备好至少一个你做过的 Demo(GitHub / 在线链接 / 录屏均可)。\n4. 极强的客户沟通与需求挖掘能力:能从客户一句\"我想搞点 AI\"里,挖出真实业务问题、隐性约束、关键决策人,并引导他们做出取舍。能在客户现场主持共创会而不是只做记录员。\n加分项\n- 有 RAG / 搜索召回效果调优 的实战经验,能讲清楚自己做过哪些召回率/准确率改进、用什么评测集衡量、踩过什么坑。\n- 有 业务咨询背景(MBB、四大、行业头部咨询或大厂内部战略/咨询团队),擅长结构化拆解、行业 Know-how、向高管汇报。\n熟悉至少一种主流模型的能力差异(Claude / GPT / Gemini / Qwen / DeepSeek),知道在什么场景选谁。\n有 LLM 评估体系建设经验(离线评测集、LLM-as-a-Judge、Regression Set、人工抽检流水线)。\n在公开社区有可被检索到的产出:博客、开源项目、技术分享、Agent / Prompt 作品集。\n经历过至少一次「Demo 很爽,上线翻车」的完整复盘,并能讲清楚学到了什么。\n熟悉 Python / SQL,能独立跑通一个 Notebook、调通一段 Prompt、读懂一段 Workflow 代码\n认证资质\n人力资源服务许可证\n劳务派遣经营许可证",
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