产品调研与策略制定:主导行业趋势、竞品动态、用户需求的深度调研,输出具备商业参考价值的调研报告
基于调研结果,搭建数据体系、理想态策略
评测标准
设计量化评测指标(如准确率、召回率、一致率等)、执行流程
需求深度挖掘与拆解:深入一线业务场景,主动发现 AI 可赋能的环节,将模糊的业务诉求精准拆解为可落地的技术方案
Prompt 工作流(Workflow)设计:具备数据敏感度,负责 Prompt 的编写、调试与优化
设计复杂的链式调用或 Agent 架构,确保 AI 在多步骤任务中的稳定性与输出质量
设计并落地数据验证实验,分析实验结果,为策略调整提供数据支撑,确保策略的科学性与可行性,合成有效数据
端到端交付与落地:主导从方案设计、原型开发到集成上线的全过程
协同工程团队完成系统接入,并确保持续的迭代优化
收益量化与闭环:对交付后的业务指标(如 ROI、转化率、成本节约等)进行追踪与分析,证明 AI 方案的实际业务价值
前沿技术探索:持续关注大模型领域(LLM)的最新进展,将新技术快速转化为内部生产力工具或策略建议