{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "AI交付工程师",
        "job_level": "中级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "长沙·岳麓区·麓山路",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "AI应用实施工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "广州智用开物人工...",
        "company_industry": "人工智能",
        "company_size": "20-99人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "未披露"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 10000,
            "max": 15000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "带薪年假 | 股票期权 | 餐补 | 团建聚餐 | 员工旅游 | 交通补助 | 节日福利 | 免费工装 | 零食下午茶 | 补充医疗保险 | 五险一金"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 3,
        "degree": "大专",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1、需求调研与分析:深入客户业务一线(如财务、HR、供应链、生产制造),梳理业务流程,识别大模型(Agent)可落地的应用场景与价值点。\n2、工作流设计与编排:基于公司的 Agent 平台或主流框架(如 Dify, Coze, LangChain, AutoGen),为客户设计和搭建具体的 AI 应用工作流(如:智能排产、质量管控、数据自动分析等)。\n3、提示词工程与调优:负责复杂任务的 Prompt 编写、优化与评估,设计 Few-Shot 示例,提升大模型输出的准确性、稳定性和合规性。\nRAG 与知识库配置:针对客户的非结构化数据(PDF、Word、Excel 等),进行文档清洗、切片策略制定、向量化配置,解决大模型幻觉问题。\n4、项目交付与赋能:主导 PoC(概念验证)和正式项目的上线交付,培训客户业务人员如何使用和管理 AI Agent,并持续跟踪上线后的业务指标(如采纳率、节省工时);快速响应并定位线上问题,协调研发资源解决深层次 Bug,保障 SLA。",
        "requirements_text": "1、经验背景:3年以上 ToB 实施交付经验,有 AI 产品、BI 或 ERP 实施经验者优先。\n2、技术能力:掌握Python /JAVA等编程语言,了解 RESTful API 调用;有大模型应用(ChatGPT API, Claude 等)实际使用经验;了解向量数据库(Milvus, Faiss, ChromaDB)基本概念。\n3、业务敏感度:具备极强的逻辑思维能力和业务抽象能力,能够将模糊的业务需求转化为清晰的 SOP(标准作业程序)供 AI 执行。\n4、加分项:有 LangChain/LangGraph 开发经验,或拥有自己的开源项目/技术博客",
        "skills": [AI生成
            "API/SDK与开放平台开发",
            "Agent系统构建",
            "POC/试点验证",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "Workflow与任务编排",
            "上下文/知识工程",
            "企业服务/SaaS知识",
            "制造/工业行业知识",
            "培训与交付文档",
            "实施交付与验收",
            "政务/公共事业知识",
            "数据库/缓存/向量库",
            "结构化思考与系统抽象",
            "编程与代码实现",
            "部署上线与环境配置",
            "金融行业知识",
            "需求调研与需求分析"
        ],
        "preferred_qualifications": "1、经验背景:3年以上 ToB 实施交付经验,有 AI 产品、BI 或 ERP 实施经验者优先。\n4、加分项:有 LangChain/LangGraph 开发经验,或拥有自己的开源项目/技术博客",
        "job_highlights": "3-5年 | 大专"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "刘先生",
        "contact_methods": [
            {
                "type": "apply_link",
                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/d2f0d864c2a65c740nN439u6GVZR.html"
            }
        ]
    },
    "posting": {
        "posting_id": "d2f0d864c2a65c740nN439u6GVZR",
        "post_date": "",
        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
        "job_url": "https://www.zhipin.com/job_detail/d2f0d864c2a65c740nN439u6GVZR.html"
    },
    "fulltext": "【岗位职责】\n1、需求调研与分析：深入客户业务一线（如财务、HR、供应链、生产制造），梳理业务流程，识别大模型（Agent）可落地的应⽤场景与价值点。\n2、⼯作流设计与编排：基于公司的 Agent 平台或主流框架（如 Dify, Coze, LangChain, AutoGen），为客户设计和搭建具体的 AI 应⽤工作流（如：智能排产、质量管控、数据自动分析等）。\n3、提⽰词工程与调优：负责复杂任务的 Prompt 编写、优化与评估，设计 Few-Shot 示例，提升大模型输出的准确性、稳定性和合规性。\nRAG 与知识库配置：针对客户的非结构化数据（PDF、Word、Excel 等），进行文档清洗、切片策略制定、向量化配置，解决大模型幻觉问题。\n4、项目交付与赋能：主导 PoC（概念验证）和正式项目的上线交付，培训客户业务人员如何使用和管理 AI Agent，并持续跟踪上线后的业务指标（如采纳率、节省工时）；快速响应并定位线上问题，协调研发资源解决深层次 Bug，保障 SLA。\n【任职要求】\n1、经验背景：3年以上 ToB 实施交付经验，有 AI 产品、BI 或 ERP 实施经验者优先。\n2、技术能力：掌握Python /JAVA等编程语言，了解 RESTful API 调用；有大模型应用（ChatGPT API, Claude 等）实际使用经验；了解向量数据库（Milvus, Faiss, ChromaDB）基本概念。\n3、业务敏感度：具备极强的逻辑思维能力和业务抽象能力，能够将模糊的业务需求转化为清晰的 SOP（标准作业程序）供 AI 执行。\n4、加分项：有 LangChain/LangGraph 开发经验，或拥有自己的开源项目/技术博客"
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