{
    "schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "FDE/AI现场应用工程师",
        "job_level": "初级",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "未披露",
        "location": "郑州··",
        "work_mode": "现场办公",AI生成
        "job_category": "FDE应用开发工程师"AI生成
    },
    "company": {
        "company_name": "郑州某大型计算机软件上市公司",
        "company_industry": "计算机软件",
        "company_size": "1000-9999人",
        "company_website": "未披露",
        "company_description": "未披露"
    },
    "compensation": {
        "salary_range": {
            "min": 20000,
            "max": 21000,
            "currency": "元",
            "cycle": "月"
        },
        "benefits": "节日福利 | 餐补 | 通讯补贴 | 定期体检 | 带薪年假 | 补充医疗保险 | 交通补助 | 五险一金 | 员工旅游 | 股票期权 | 年终奖"
    },
    "requirements": {
        "working_years": 1,
        "degree": "本科",
        "language": "中文",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "岗位职责:(FDE既需要具备工程开发能力,也需要具备客户沟通、需求拆解、现场问题处理和产品反馈能力。)\n1.面向高校客户,参与AI应用场景的需求发现、业务流程梳理和技术范围界定,协助把客户的痛点问题和模糊诉求转化为可落地、可进入生产流程的AI应用方案。\n2.基于新开普AI中台2.0,围绕校园AI助手、数据智能体、各类智能体应用、数据和业务系统接入等场景,构建面向真实业务流程的生产应用。\n3.参与Agentic AI应用落地,包括任务规划、工具调用、多智能体协作、人工确认与接管、业务流程编排等能力设计,推动AI能力真正嵌入客户日常工作流。\n4.根据项目需要,交付MCP server、sub-agent、agent skills、业务工具封装、数据处理脚本、接口服务等可进入生产流程的技术产物。\n5.分析、判断和验证接口和数据对智能体的可用性,评估数据质量、完整性和业务适配度,确保智能体能够有效使用数据并调用相关业务系统能力。\n6.根据项目需要编写工程代码,包括后端接口、脚本工具、数据处理程序、MCP服务或轻量级前端页面。\n7.根据客户反馈,持续优化提示词、知识库结构、检索策略、智能体流程、工具调用逻辑和业务交互体验,提升AI应用在真实场景中的可用性。",
        "requirements_text": "1.计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子工程等相关专业本科及以上学历,具备扎实的软件工程基础。\n2.具备1年以上软件开发、AI应用开发、解决方案工程、技术交付或系统集成相关经验;有复杂客户项目经验者优先。\n3.熟悉Python,能够编写生产级代码,具备一定的后端开发能力,了解FastAPI、Django、Spring Boot、Node.js等技术栈。\n4.熟练掌握SQL,具备数据治理、数据建模、ETL实操经验,理解数据质量对AI应用效果的关键影响。\n5.了解大模型应用开发基本方法,包括提示词工程、RAG、向量数据库、工作流编排、模型API调用等。\n6.了解智能体相关技术方向,包括MCP、工具调用、多智能体协作、agent skills、任务规划、长期记忆、人工确认与接管等。\n7.具备较强的业务理解、场景分析和需求挖掘能力,能够通过客户访谈、现场观察、流程梳理和问题追问,理解客户业务流程、系统现状和实际使用痛点,并判断AI能力与具体场景的结合方式。\n8.具备较强的问题拆解和推进能力,能够在需求不完全清晰、客户现场情况复杂的情况下,判断优先级、明确技术边界,并将问题转化为可落地的技术方案。\n9.具备良好的主动沟通和表达能力,能够和客户业务部门、产品经理、研发工程师、交付人员进行有效沟通,用客户能理解的方式说明方案、进展、风险和限制。\n10.具备较强的动手能力和责任心,能够接受从需求沟通、方案设计到代码实现、联调测试、上线支持的复合型工作方式;能够接受阶段性、项目制短期出差安排,适应高校客户现场调研、部署、联调、培训和问题处理工作。\n认证资质\n人力资源服务许可证",
        "skills": [AI生成
            "Agent系统构建",
            "Prompt工程",
            "RAG与检索增强",
            "Workflow与任务编排",
            "上下文/知识工程",
            "业务理解与场景抽象",
            "产品方案与功能设计",
            "前后端/全栈开发",
            "培训与交付文档",
            "实施交付与验收",
            "工具调用/MCP",
            "数据工程与数据管道",
            "数据库/缓存/向量库",
            "数据资产治理",
            "沟通表达与方案汇报",
            "系统集成与接口对接",
            "结果导向与Ownership",
            "编程与代码实现",
            "解决方案架构设计",
            "部署上线与环境配置",
            "需求调研与需求分析",
            "驻场与客户现场共创"
        ],
        "preferred_qualifications": "2.具备1年以上软件开发、AI应用开发、解决方案工程、技术交付或系统集成相关经验;有复杂客户项目经验者优先。",
        "job_highlights": "1-3年 | 本科"
    },
    "contact": {
        "recruiter_name": "苏应德",
        "contact_methods": [
            {
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                "value": "https://www.zhipin.com/job_detail/ef5c9389ddb201bd0nFy2926EVpW.html"
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    },
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        "hire_time": "未披露",
        "update_date": "20260915",
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    "fulltext": "岗位职责：（FDE既需要具备工程开发能力，也需要具备客户沟通、需求拆解、现场问题处理和产品反馈能力。）\n1.面向⾼校客户，参与AI应⽤场景的需求发现、业务流程梳理和技术范围界定，协助把客户的痛点问题和模糊诉求转化为可落地、可进⼊生产流程的AI应用⽅案。\n2.基于新开普AI中台2.0，围绕校园AI助手、数据智能体、各类智能体应用、数据和业务系统接入等场景，构建面向真实业务流程的生产应用。\n3.参与Agentic AI应用落地，包括任务规划、工具调用、多智能体协作、人工确认与接管、业务流程编排等能力设计，推动AI能力真正嵌入客户日常工作流。\n4.根据项目需要，交付MCP server、sub-agent、agent skills、业务工具封装、数据处理脚本、接口服务等可进入生产流程的技术产物。\n5.分析、判断和验证接口和数据对智能体的可用性，评估数据质量、完整性和业务适配度，确保智能体能够有效使用数据并调用相关业务系统能力。\n6.根据项目需要编写工程代码，包括后端接口、脚本工具、数据处理程序、MCP服务或轻量级前端页面。\n7.根据客户反馈，持续优化提示词、知识库结构、检索策略、智能体流程、工具调用逻辑和业务交互体验，提升AI应用在真实场景中的可用性。\n任职要求\n1.计算机、软件工程、人工智能、数据科学、电子工程等相关专业本科及以上学历，具备扎实的软件工程基础。\n2.具备1年以上软件开发、AI应用开发、解决方案工程、技术交付或系统集成相关经验；有复杂客户项目经验者优先。\n3.熟悉Python，能够编写生产级代码，具备一定的后端开发能力，了解FastAPI、Django、Spring Boot、Node.js等技术栈。\n4.熟练掌握SQL，具备数据治理、数据建模、ETL实操经验，理解数据质量对AI应用效果的关键影响。\n5.了解大模型应用开发基本方法，包括提示词工程、RAG、向量数据库、工作流编排、模型API调用等。\n6.了解智能体相关技术方向，包括MCP、工具调用、多智能体协作、agent skills、任务规划、长期记忆、人工确认与接管等。\n7.具备较强的业务理解、场景分析和需求挖掘能力，能够通过客户访谈、现场观察、流程梳理和问题追问，理解客户业务流程、系统现状和实际使用痛点，并判断AI能力与具体场景的结合方式。\n8.具备较强的问题拆解和推进能力，能够在需求不完全清晰、客户现场情况复杂的情况下，判断优先级、明确技术边界，并将问题转化为可落地的技术方案。\n9.具备良好的主动沟通和表达能力，能够和客户业务部门、产品经理、研发工程师、交付人员进行有效沟通，用客户能理解的方式说明方案、进展、风险和限制。\n10.具备较强的动手能力和责任心，能够接受从需求沟通、方案设计到代码实现、联调测试、上线支持的复合型工作方式；能够接受阶段性、项目制短期出差安排，适应高校客户现场调研、部署、联调、培训和问题处理工作。\n认证资质\n人力资源服务许可证"
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