1、业务需求挖掘：主动发现业务痛点（如线索转化率低、客户跟进效率低、销售培训成本高），定义高价值的AI应用场景，确保技术投入直接服务于业务目标。 2、AI解决方案设计与需求转化：将业务需求转化为清晰的AI产品需求文档，包括功能逻辑、交互流程、成功指标（如邀约到访率提升、响应时间缩短）。与技术团队（算法、工程）共同评估技术可行性，设计合理的技术实现路径，平衡效果、成本与落地周期。 3、全流程项目推动与交付：作为项目的“owner”，从0到1推动AI应用落地：协调数据准备、模型训练、应用开发、测试验收各环节，主动识别风险并推动解决，确保项目按时上线并在实际业务中产生可量化的价值。 4、技术理解与决策支持：掌握AI核心技术的应用边界（如大模型能力、RAG适用场景、智能体编排逻辑），能参与技术方案评审，对关键技术选型提出业务视角的建议，但不负责具体代码编写。必要时协助团队进行技术攻坚的资源协调。 5、能力建设：跟踪前沿AI技术（如Agent、多模态、RAG优化）在营销领域的应用趋势，推动团队技术迭代，提升研发效能。 6、效果评估与迭代优化：建立AI应用的效果评估体系，持续追踪业务指标，收集用户反馈，驱动产品快速迭代，确保AI应用“可用、好用、持续产生价值”。

1、硕士及以上学历，计算机、人工智能等相关专业，2-3年企业级AI应用或互联网产品落地经验，有从0到1推动AI项目并取得业务成效的成功案例。有房地产、营销、SaaS领域经验者优先。 2、了解主流AI技术栈的基本原理和应用边界，包括但不限于：大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）、向量数据库、模型微调等。 3、了解AI项目的基本工程流程（数据准备、模型训练、部署运维），能评估项目进度中的技术瓶颈。 4、具备较强的业务洞察能力及沟通影响力，能将模糊的业务问题拆解为清晰的AI功能模块，并定义可量化的成功指标，房地产、营销领域AI项目经验者优先。 5、具备优秀的沟通协调能力与自驱力，能在快节奏中推动团队前进，有从0到1搭建AI应用的成功案例者优先。