1. AI场景规划与顶层设计
基于大模型与AI算法能力，系统性规划海尔智家研发、制造、供应链、营销、服务五大业务领域的智能化场景图谱，制定分阶段落地路线图。
建立AI场景价值评估体系，从降本、提效、增收三个维度量化每个场景的预期收益，形成可审计的AI场景优先级清单。
对标美的美擎AIGC平台158个核心场景的落地经验，结合海尔智家业务特点，规划覆盖研产供销服全价值链的智能体矩阵。
2. 大模型与算法场景化落地
主导大模型在具体业务场景中的选型、微调、RAG知识库构建与Agent开发，包括研发助手、智能质检、供应链预测、智能客服、智能售后等核心场景。
负责从场景需求分析到数据准备、模型选型/微调、Agent开发、业务集成、效果评估、持续迭代的端到端落地闭环。
推动AI Agent在企业全流程中的规模化部署，构建“通用智能体+领域智能体”双层架构，实现从单点试点到规模复用。
3. 跨业务协同与场景穿透
横向打通研发、制造、供应链、营销、服务五大业务线的AI应用壁垒，推动数据共享、模型复用与场景协同。
协同各业务部门负责人，将AI能力嵌入现有业务流程，实现“AI嵌入流程”而非“AI外挂流程”。
建立AI场景落地的跨部门协作机制，统筹技术团队与业务团队联合攻关。
4. 团队建设与技术管理
组建并领导一支30-50人的复合型AI应用研发团队，涵盖大模型应用工程师、Agent开发工程师、数据工程师、AI产品经理等角色。
建立AI场景落地的标准化方法论与工具链，沉淀可复用的场景模板、数据资产与模型资产。
代表公司在行业论坛、学术会议分享AI场景落地的实践经验，申请场景落地相关核心专利。

1. 教育背景
国内外知名大学计算机、人工智能、数据科学或相关专业硕士及以上学历，博士优先。
2. 技术能力
精通大模型（LLM）应用开发全链路，熟悉主流开源大模型（Qwen、Llama、DeepSeek等）的微调、RAG、Agent开发与部署。
具备扎实的算法基础，熟悉机器学习、深度学习在业务场景中的应用方法，有大规模异构数据处理实战经验。
熟悉AI Agent开发框架（LangChain、LlamaIndex等），有RAG系统、知识图谱、多模态模型在业务场景落地的实际经验。
3. 业务落地经验
具有8年以上AI/大数据相关工作经验，其中至少3年以上企业级AI场景落地经验，主导过覆盖多个业务领域（研发/制造/供应链/营销/服务）的AI应用项目。
有从0到1构建企业AI应用平台的经验，能将AI技术从实验室推向规模化生产部署。
熟悉制造业或家电行业业务流程者优先，有研产供销服全流程数字化转型经验者重点优先。
4. 团队管理与跨组织协作
具备带队20人以上技术团队的管理经验，能吸引并留住核心AI工程人才。
具备极强的跨部门协调能力，能统筹技术团队与业务部门联合推进场景落地。
有与高校、科研院所、AI头部企业联合项目合作的经验。
5. 综合素质
具备敏锐的业务洞察力，能将复杂业务痛点快速抽象为AI技术课题。
结果导向，以业务价值交付为衡量标准，而非技术指标。
对AI技术充满热情，自驱力强，能在快速变化的技术环境中持续学习并推动创新。

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