The posting
- 会议与节奏管理:
- 负责技术会议的排期、议题收集与前置材料准备
- 会后输出结论、待办与责任人清单并跟进至闭环
- 把技术负责人从协调成本中释放出来
- 信息收集与过滤:
- 围绕大模型、VLM、Agent/Skill、具身智能等方向持续收集行业进展、竞对公司动态与内部项目状态
- 完成去重、核验与分级,向技术负责人交付可直接用于决策的简报,而不是原始信息堆叠
- 决策支撑:
- 为关键判断准备事实基础——人岗与方案对比、成本与口径核对、风险与依赖清单
- 把「需要判断什么」「已知什么」「还缺什么」摆清楚,供其决策
- 跨部门协同与翻译:
- 承接、拆解并过滤来自算法、工程、产品与客户侧的需求
- 在技术原理、研发约束与业务预期之间做双向翻译,平衡客户预期与技术能力上限,降低沟通内耗
- 项目推进与风险前置:
- 跟踪前沿探索、能力落地与客户 POC 等不同类型项目的目标与里程碑
- 识别跨团队依赖、卡点与潜在风险,常态化维护需求池、风险池与项目台账
- 组织跨团队复盘,推动事项落地
- 结构化沉淀:
- 把会议结论、场景痛点、边界问题与迭代需求结构化归档,形成可复用的信息资产
- 反向支撑技术底座优化
- 本科及以上学历,计算机、人工智能、软件工程等相关专业优先;有 AI 领域项目经验者优先。
- 具备与研发同频的技术理解力:读得懂技术方案,能判断原型可行性,熟悉大模型、VLM、Agent/Skill 等方向的基本概念。
- 出色的信息处理能力:能在大量信息中快速分辨主次、识别口径冲突,输出结构清晰、结论明确的材料。
- 优秀的沟通协调与预期管理能力,能在多目标拉扯中聚焦问题解决,不站队、不制造摩擦。
- 心态开放、低 ego:不追个人光环,不争功、不甩锅,能接受自己的方案被优化或推翻,一切以项目价值与团队结果为准。
- 共情力与情绪稳定性:能敏锐感知协作方的处境与诉求,在冲突中做缓冲与推进者;能接受 AI 研发的试错与不确定性,不套用传统软件固化交付思维。
- 务实、细致、守时,对事项闭环与时间承诺高度自觉。
【加分项】 · 有 Agent 智能体或 Skill 工程化相关项目实战经验。 · 具备前沿研究团队与客户场景双向对接的全闭环经验。 · 有算法研发或工程开发背景,技术理解力突出。



