在招职位如下：
前沿部署工程师 FDE
工作城市：北京
薪资：3k-8k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
薪资：3k-8k
学历要求：本科,硕士,博士
岗位性质：全职
岗位描述：
前沿部署工程师 FDE-Echo 方向
AI 场景勘测、智能体解决方案设计与交付资产构建
所属部门
前沿交付与解决方案部
职位概述
FDE-Echo 方向面向具备 AI 技术理解、业务抽象能力、客户沟通能力和轻量交付能力的候选人。
你将参与企业级 AI 项目的前线场景勘测、需求澄清、业务流程拆解、智能体方案设计和交付资产构建，协助团队将客户的业务流程、数据结构、系统边界转化为可落地、可验证、可复用的 AI 应用成果。
本岗位重点关注企业级智能体（Agent）、多智能体协同（Multi-Agent System）、企业级 Copilot、AI 工作流、上下文工程（Context Engineering）、模型调用治理和人机协同闭环。岗位不仅关注方案设计，也关注直接交付内容的形成，包括 Agent 配置、技能（Skill）编排、上下文模板、知识体系、业务规则库、Prompt 模板、评测指标和客户可用的操作指南，推动 AI 从概念验证走向真实业务场景。
岗位职责
AI 场景勘测与业务流程拆解
参与客户业务调研，梳理业务流程、关键岗位、数据来源、系统接口、规则文档和人工操作环节，识别适合通过 AI 智能体、企业 Copilot、自动化工作流增强的业务场景。
智能体方案设计与价值锚定
协助设计单智能体、多智能体协同、上下文工程、工具调用（Tool Use）、人机协同（Human-in-the-loop）等方案，明确业务价值、使用边界、ROI 测算口径和试点路径。
直接交付型 Agent 设计与配置
参与面向客户场景的 Agent 交付，包括角色定义、任务边界、输入输出规范、工具调用清单、上下文引用规则、异常兜底策略和人工确认节点设计，使 Agent 能够面向具体业务任务稳定运行。
Skill 与工作流交付资产构建
将客户业务中的高频动作、标准流程、操作规则抽象为可复用的 Skill、工作流节点或任务模板，支持智能体完成查询、分析、生成、审核、分派、汇总、提醒等业务动作。
上下文工程与知识体系构建
围绕企业知识、业务规则、流程状态、历史记录、用户角色、权限边界等要素，参与设计上下文采集、组织、压缩、注入、更新和评估机制；协助构建客户可用的知识体系、业务术语表、规则库、问答库和场景化知识包。
客户需求转译与技术可行性分析
将客户业务语言转化为产品需求、数据需求、接口需求、上下文需求和交付任务，协助判断场景可行性、数据准备度、模型适配方式、系统集成难点和安全合规要求。
方案材料与客户沟通支持
参与方案建议书、技术路线图、智能化转型白皮书、PoC 方案、试点实施方案、Agent 使用说明、运营手册等材料编写，支持面向客户业务部门、信息化部门和管理层的方案讲解。
评估体系与交付闭环设计
协助定义智能体系统的评估指标，包括任务完成率、工具调用准确率、上下文命中率、知识覆盖率、人工节省时间、调用成本、异常兜底率等，推动项目从演示型 Demo 走向可验收试点。
交付过程支持与客户启用
参与 Agent、Skill、知识体系和工作流资产的客户侧试用、反馈收集、效果验证和迭代优化，协助完成客户培训、上线准备、验收材料和交付复盘。
行业资产沉淀与能力反哺
将项目中形成的业务流程、场景模板、上下文模板、Prompt 模板、Agent 角色配置、Skill 模板、知识体系结构、评测指标和接口需求沉淀为可复用资产，反哺行业解决方案和交付体系建设。
任职资格
教育背景
计算机、人工智能、软件工程、自动化、管理信息系统、数据科学、信息管理、工业工程等相关专业硕士及以上学历；优秀本科生可考虑。
AI 技术理解
理解大语言模型（Large Language Model, LLM）、上下文工程、智能体、工具调用（Tool Calling）、Prompt Engineering、模型评测等基础概念。
业务抽象能力
具备结构化思维，能够将业务流程、岗位职责、规则文档、表单数据、系统操作流程抽象为流程图、状态流、字段表、上下文结构或功能模块。
文档与表达能力
具备较强的中文写作、PPT 结构化表达和客户沟通能力，能够清晰输出调研纪要、需求说明、解决方案、交付说明和汇报材料。
轻量交付能力
能够基于客户业务场景，协助配置 Agent、编写 Prompt、整理知识材料、设计任务流程、输出操作说明和验收材料。
知识组织能力
能够将分散的文档、制度、表格、FAQ、业务规则和操作经验整理为结构化知识体系，支持 AI 系统调用、理解和持续迭代。
学习与协作能力
对企业 AI 落地、智能体系统、行业数字化转型有持续兴趣，能够在不确定场景下快速学习业务知识，与方案、产品、研发、交付和客户团队协同推进项目。
加分项
有大模型应用、Agent、Copilot、上下文工程、RPA、工作流自动化相关项目经历。
有 Agent 配置、Skill 编排、知识体系建设、业务规则库整理经验。
有将制度文档、SOP、FAQ、培训材料转化为 AI 可调用知识资产的实践经验。
有咨询公司、AI 公司、软件公司、云厂商、企业数字化部门实习或项目经历。
熟悉 Python、SQL、API 调用、数据处理或自动化工具。
有行业研究、解决方案、竞赛项目、创业项目、工程项目经验。
对金融、政务、能源、制造、交通、运营商等行业数字化场景有理解。
AI 场景勘测、智能体解决方案设计与交付资产构建
所属部门
前沿交付与解决方案部
职位概述
FDE-Echo 方向面向具备 AI 技术理解、业务抽象能力、客户沟通能力和轻量交付能力的候选人。
你将参与企业级 AI 项目的前线场景勘测、需求澄清、业务流程拆解、智能体方案设计和交付资产构建，协助团队将客户的业务流程、数据结构、系统边界转化为可落地、可验证、可复用的 AI 应用成果。
本岗位重点关注企业级智能体（Agent）、多智能体协同（Multi-Agent System）、企业级 Copilot、AI 工作流、上下文工程（Context Engineering）、模型调用治理和人机协同闭环。岗位不仅关注方案设计，也关注直接交付内容的形成，包括 Agent 配置、技能（Skill）编排、上下文模板、知识体系、业务规则库、Prompt 模板、评测指标和客户可用的操作指南，推动 AI 从概念验证走向真实业务场景。
岗位职责
AI 场景勘测与业务流程拆解
参与客户业务调研，梳理业务流程、关键岗位、数据来源、系统接口、规则文档和人工操作环节，识别适合通过 AI 智能体、企业 Copilot、自动化工作流增强的业务场景。
智能体方案设计与价值锚定
协助设计单智能体、多智能体协同、上下文工程、工具调用（Tool Use）、人机协同（Human-in-the-loop）等方案，明确业务价值、使用边界、ROI 测算口径和试点路径。
直接交付型 Agent 设计与配置
参与面向客户场景的 Agent 交付，包括角色定义、任务边界、输入输出规范、工具调用清单、上下文引用规则、异常兜底策略和人工确认节点设计，使 Agent 能够面向具体业务任务稳定运行。
Skill 与工作流交付资产构建
将客户业务中的高频动作、标准流程、操作规则抽象为可复用的 Skill、工作流节点或任务模板，支持智能体完成查询、分析、生成、审核、分派、汇总、提醒等业务动作。
上下文工程与知识体系构建
围绕企业知识、业务规则、流程状态、历史记录、用户角色、权限边界等要素，参与设计上下文采集、组织、压缩、注入、更新和评估机制；协助构建客户可用的知识体系、业务术语表、规则库、问答库和场景化知识包。
客户需求转译与技术可行性分析
将客户业务语言转化为产品需求、数据需求、接口需求、上下文需求和交付任务，协助判断场景可行性、数据准备度、模型适配方式、系统集成难点和安全合规要求。
方案材料与客户沟通支持
参与方案建议书、技术路线图、智能化转型白皮书、PoC 方案、试点实施方案、Agent 使用说明、运营手册等材料编写，支持面向客户业务部门、信息化部门和管理层的方案讲解。
评估体系与交付闭环设计
协助定义智能体系统的评估指标，包括任务完成率、工具调用准确率、上下文命中率、知识覆盖率、人工节省时间、调用成本、异常兜底率等，推动项目从演示型 Demo 走向可验收试点。
交付过程支持与客户启用
参与 Agent、Skill、知识体系和工作流资产的客户侧试用、反馈收集、效果验证和迭代优化，协助完成客户培训、上线准备、验收材料和交付复盘。
行业资产沉淀与能力反哺
将项目中形成的业务流程、场景模板、上下文模板、Prompt 模板、Agent 角色配置、Skill 模板、知识体系结构、评测指标和接口需求沉淀为可复用资产，反哺行业解决方案和交付体系建设。
任职资格
教育背景
计算机、人工智能、软件工程、自动化、管理信息系统、数据科学、信息管理、工业工程等相关专业硕士及以上学历；优秀本科生可考虑。
AI 技术理解
理解大语言模型（Large Language Model, LLM）、上下文工程、智能体、工具调用（Tool Calling）、Prompt Engineering、模型评测等基础概念。
业务抽象能力
具备结构化思维，能够将业务流程、岗位职责、规则文档、表单数据、系统操作流程抽象为流程图、状态流、字段表、上下文结构或功能模块。
文档与表达能力
具备较强的中文写作、PPT 结构化表达和客户沟通能力，能够清晰输出调研纪要、需求说明、解决方案、交付说明和汇报材料。
轻量交付能力
能够基于客户业务场景，协助配置 Agent、编写 Prompt、整理知识材料、设计任务流程、输出操作说明和验收材料。
知识组织能力
能够将分散的文档、制度、表格、FAQ、业务规则和操作经验整理为结构化知识体系，支持 AI 系统调用、理解和持续迭代。
学习与协作能力
对企业 AI 落地、智能体系统、行业数字化转型有持续兴趣，能够在不确定场景下快速学习业务知识，与方案、产品、研发、交付和客户团队协同推进项目。
加分项
有大模型应用、Agent、Copilot、上下文工程、RPA、工作流自动化相关项目经历。
有 Agent 配置、Skill 编排、知识体系建设、业务规则库整理经验。
有将制度文档、SOP、FAQ、培训材料转化为 AI 可调用知识资产的实践经验。
有咨询公司、AI 公司、软件公司、云厂商、企业数字化部门实习或项目经历。
熟悉 Python、SQL、API 调用、数据处理或自动化工具。
有行业研究、解决方案、竞赛项目、创业项目、工程项目经验。
对金融、政务、能源、制造、交通、运营商等行业数字化场景有理解。