数据智能技术专家

优缺点分析

角色解读

• 可向资深解决方案架构师、售前技术总监或产品技术专家方向发展
• 在企业服务与AI结合的赛道中，积累深厚的行业Know-how与复杂场景落地经验
• 负责用友BIP平台及数据智能项目的POC（概念验证）技术支持，快速拆解客户需求并完成技术验证
• 与售前团队配合梳理技术方案，进行产品演示、场景验证与答疑，推进项目落地
• 利用AI工具与智能化手段提升POC验证效能与交付质量
• 具备5年以上软件开发及IT系统架构搭建经验，能保持技术实操与架构迭代能力
• 掌握企业级AI应用与大模型技术，能熟练实操各类AI工具并推动项目落地
• 具备优秀的技术演示、方案梳理与跨部门协同能力

申请策略

• 准备1-2个完整的POC技术验证或售前技术支持成功案例，展示如何快速拆解需求并推动方案落地
• 突出独立主导IT系统架构搭建的经验，以及保持技术实操的具体案例
• 重点展示企业级AI应用、大模型工具实操及项目落地经验
• 提前熟悉用友BIP平台的核心产品功能与技术架构
• 深入学习大模型在企业级场景（如ERP、财务、供应链）中的落地应用案例

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，突出个人贡献与最终业务价值
• 对于POC验证问题，强调需求拆解逻辑、技术选型、与产研协同机制及最终交付成果
• 请分享一个你独立主导的IT系统架构搭建及维护迭代的项目经验
• 在企业级AI应用或大模型落地方面，你有哪些实操经验？遇到了哪些挑战？
• 面对客户复杂的POC技术验证需求，你通常如何快速拆解并推进验证？
• 如何利用智能化方式提升POC效能？请举例说明
• 深入了解用友BIP的产品矩阵及最新AI能力（如BIP智能助手等）
• 准备技术演示的实操环节，可能需要现场演示AI工具或架构设计思路