1. AI需求统筹与业务沟通
与公司各业务部门(如芯片设计、验证、软件、运营等)建立 AI 需求沟通机制
收集并梳理各部门 AI 应用需求与业务痛点
将业务需求转化为可落地的 AI 应用场景
建立和维护公司 AI 应用需求池(AI Use Case Repository)
________________________________________
2. AI应用价值评估与路线规划
评估 AI 项目的业务价值(效率提升、成本降低、研发效率等)
进行 AI Use Case 的 ROI 分析与优先级排序
制定 AI 应用落地路线图(AI Roadmap)
推动 AI 应用在公司范围内逐步规模化落地
________________________________________
3. AI解决方案与企业架构设计
从企业架构视角设计 AI 应用整体方案,包括:
AI应用架构
数据架构
Agentic AI 架构
AI平台与工具体系
将业务需求转化为 AI 技术方案
与 IT、数据和 AI 技术团队共同制定 AI 技术架构标准
________________________________________
4. AI Agent / Agentic AI 应用设计
设计与推动基于 Agentic AI 的企业 AI 应用
探索 AI Agent 在企业流程自动化中的应用
推动 AI Agent 在研发、知识管理、流程自动化等场景中的落地
研究与应用新一代 AI 工具与框架(如 Claude Code、MCP、ACP 等)
________________________________________
5. AI项目推进与落地
推动 AI 项目从概念验证(PoC)到正式部署
协调业务团队与技术团队推进 AI 项目实施
管理 AI 项目的进度、资源与风险
确保 AI 项目能够产生实际业务价值
________________________________________
6. AI能力建设与推广
建立公司 AI 应用最佳实践
建设企业 AI Use Case 知识库
推动 AI 技术在公司内部的普及与培训
关注行业 AI 技术趋势并持续引入先进技术
任职要求
基本要求
本科及以上学历,计算机科学、电子工程、信息系统或相关专业
5年以上产品、技术架构、企业架构或数字化转型相关经验
具备优秀的跨部门沟通与项目推进能力
________________________________________
核心能力(Core Competencies)
该岗位需要具备以下核心能力:
AI 技术理解能力
企业架构设计能力
业务需求抽象能力
AI 产品设计能力
跨部门沟通能力
AI 项目落地能力
________________________________________
AI技术理解能力
熟悉主流 AI 技术与应用,包括:
大语言模型(LLM)
RAG(Retrieval-Augmented Generation)
AI Agents / Agentic AI (Claude Code/OpenClaw/Cursor)
MCP (Model Context Protocol)/ACP (Agent Communication Protocol)
理解 AI Agent 在企业流程自动化中的应用模式
熟悉运营/办公相关主流AI产品及供应商
企业架构经验(优先)
具备企业架构或系统架构经验
熟悉企业 IT 架构(应用架构 / 数据架构 / 技术架构)
有企业级系统整合经验优先
________________________________________
行业经验(优先)
具备 芯片设计 / 半导体行业经验
熟悉芯片研发流程者优先,例如:
Chip Design
Verification
EDA Flow
Firmware / Driver Development