AI产品经理

结合集团业务实际，挖掘AI技术在企业内部的应用价值，构建集团专属的AI应用技术体系，具体工作包括： 1. AI Agent体系设计与开发：负责集团全业务线AI Agent体系的整体设计与开发，覆盖研发设计、生产制造、设备运维、供应链管理、行政办公、人力财务、销售、售后等核心业务场景，实现意图理解、工具调用、任务规划、记忆管理、反思迭代等核心能力，打通各业务环节的智能衔接。 - 面向研发生产：开发AI辅助油气装备研发设计、生产工艺优化、设备故障智能诊断等，助力研发提质、生产提效，降低生产损耗； - 面向供销服：基于大模型调度多领域智能体，实现采购寻源、库存优化、订单管理、客户服务、设备运维服务等全链路提效，保障产业链稳定运转，提升客户服务体验； - 面向财务领域：打造财务数据智能分析、费用自动审核、报表智能生成等AI应用，简化财务核算流程，提升财务决策效率与准确性； - 面向职能办公：开发智能问答、流程自动化、文档智能处理、人力考勤与招聘辅助等AI工具，简化行政、人力等办公流程，全面提升全员办公体验。 2. 业务系统打通与价值落地：对接集团现有业务系统（ERP、MES、BI、CRM、SRM、IOT等），完成AI Agent与业务数据、业务工具的深度打通；精准捕捉各业务领域痛点，将痛点转化为AI应用能力，落地可量化的业务价值（如提升办公效率、简化业务流程、降低运营成本、优化决策效率）。 3、协同产品经理及业务专家完成AI智能体能力测评、功能优化迭代及上线运维支持； 4. 技术迭代与前沿探索：负责AI应用的Prompt工程、工具封装、流程编排、效果评估与持续优化；跟踪业界AI Agent、AIGC等前沿技术进展，引入RAG、Function Calling、多Agent协作等先进方案，结合油气制造行业特性，推动AI新技术在集团业务场景的应用边界拓展，构建可持续迭代的AI技术体系。 核心专业要求 1. Agent开发经验：具备AI Agent系统开发经验，深刻理解Agent的规划、记忆、工具调用、反思机制；掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等相关框架及实现原理，能够设计高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构，有完整AI Agent项目上线经验者优先； 2. AI应用关键技术：熟练掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等核心技术；了解向量数据库、工作流编排相关技术，有相关框架实践经验者优先； 3. 工具与系统集成：具备较强的工具集成能力，掌握OpenAPI、RPC、MCP等协议实现方案；熟悉MES、ERP、设备管理系统等企业级业务系统开放接口，有企业内部系统集成经验者优先； 4. 机器学习基础：了解PyTorch/TensorFlow等机器学习/深度学习框架，有Transformer等模型实战经验，具备一定的模型调优能力者优先。 （三）业务与加分项 1. 业务认知：有制造业、油气行业、大型企业职能办公领域业务理解或项目经验，对油气设备制造、供应链管理、设备运维等环节有深刻认知者优先； 2. 工程与产品化：独立搭建过从0到1的AI Agent系统或企业级AI应用，并产生明确业务收益；有AI应用产品化、平台化、多Agent协作经验者优先； 3. 进阶能力：有数据工程、大模型微调/后训练、模型评测经验者优先；具备良好的沟通协调能力，能跨部门对接业务需求、推进项目落地者优先。