供应链AI应用工程师

1. 推进供应链 AI 应用方案落地实施 依据供应链数字化开发团队和 AI 开发部门输出的 AI 应用设计方案，完成需求细化、系统集成、环境配置、联调测试及上线交付，保障 AI 能力按既定计划投入业务使用。 2. 负责供应链 AI 工具日常运维与持续优化 承担 Skill Agent 的运行监控、日志分析、性能监控与告警配置、提示词（Prompt）调优、知识库维护、权限管理及故障处置；基于使用数据与用户反馈，开展轻量级功能优化与规则迭代。 3. 开展轻量级开发与一线技术支持 运用 Python、SQL 等工具完成数据预处理、API 对接、自动化报表生成等开发任务；为供应链相关岗位用户提供操作培训、使用指导及问题响应，提升工具应用效能。 4. 协同跨部门完成技术对接与集成 理解供应链业务逻辑与核心系统数据结构及接口规范，准确传递业务约束与集成需求；与 AI 开发工程师、业务系统开发工程师协作，明确接口定义、数据映射关系、测试验证标准及上线协同机制。 5. 组织 AI 工具推广与应用能力建设 制定分角色、分场景的推广计划与标准化培训材料，组织开展实操培训与应用辅导；建立用户反馈收集与分析机制，支撑 AI 应用持续改进。 6. 负责 AI 应用数据安全与合规管理 确保 AI 工具数据处理符合公司信息安全规范，敏感数据脱敏处理，API 凭证安全管理，操作日志审计追踪；配合 IT 安全部门完成安全评估与合规检查。

1. 学历与专业 计算机科学、人工智能、信息管理、供应链等相关专业，硕士以上（优秀本科可放宽），有供应链相关工作经验或 SAP、Oracle 等主流 ERP 系统开发和实施顾问经历优先。 2. 基础技术实施能力 熟练使用 Python（含 Pandas、Requests 等常用库）进行数据处理与 API 调用 掌握 SQL 编写能力，能独立完成复杂查询与数据提取 了解 RESTful API 基本原理，可独立完成轻量级开发与系统对接任务 了解 Git 版本控制工具，有基本的代码管理能力 3. AI 技术应用经验 熟悉大语言模型典型应用场景（问答、摘要、生成、分类、提取等） 理解 Prompt 工程、RAG（检索增强生成）、Agent、Skill 等基本概念 有参与企业级 AI 项目实施、支持或深度使用者优先 有 OpenClaw、Dify、Coze 等 AI Agent 平台使用经验者优先 4. 跨职能沟通与协作能力 能够准确理解业务需求与系统技术实现之间的关联 高效协同业务、IT 及 AI 技术团队，推动技术方案在业务环境中有效落地 具备良好的文档编写能力，能输出清晰的技术方案与操作手册 5. 执行力与责任心 具备较强的执行力与责任心，沟通良好 注重交付质量与时效性 能在多任务并行环境下保持高效工作 6. 问题分析与解决能力 能够独立排查 AI 工具运行异常，定位问题根因（数据问题/接口问题/逻辑问题/权限问题） 有技术文档编写习惯，能够沉淀问题解决方案与知识库 具备系统性思维，能从全局角度分析问题