1. 产品愿景与战略规划： 定义AIOS平台的顶层愿景：将传统的、被动的、烟囱式的监控系统，重塑为主动、自治、可决策的“智算中心智能体”。 制定清晰的演进路线图：规划从现有系统数据接入、到统一AI中台构建、再到智能应用场景落地的分阶段路径，确保平滑过渡与价值渐进。 2. 核心系统整合与数据重构： 遗产系统融合：主导对接并整合BMS、DCIM、动环、消防、配电等异构系统，打破数据与告警孤岛，设计统一的设备模型、数据标准与告警中枢。 统一数据/AI平台构建：负责构建平台的核心——智算中心数据湖与AI中台，为能效优化、预测性维护、容量规划等智能场景提供高质量的数据基础与算法调度能力。 关键智能场景规划：识别并优先落地能产生最大业务价值的AI场景，例如：能效优化，预测性维护，智能容量与资源调度。 3. 跨领域协同与生态构建：充当核心枢纽：深入协同运维团队、AI算法团队及各系统原厂商，是连接物理世界与数字智能的关键桥梁。 4. 产品商业化与运营推广：设计清晰的内外部商业化模式（如对外输出“智算运营”服务），并主导在首批标杆智算中心的落地推广，收集反馈驱动产品闭环。

1. 精通传统系统：深刻理解数据中心至少3-4类核心系统（如DCIM、动环、BMS、配电）的工作原理、数据模型与局限，最好有相关产品的设计或管理经验。 2. 熟悉智算中心：了解GPU集群、高速网络、液冷等智算核心基础设施，及其带来的运维与能效新挑战。 3. 具备从0到1主导大型、复杂B端PaaS平台的成功经验，尤其擅长整合多个系统或打通复杂数据源。 4. 拥有将AI/大数据能力成功转化为标准化产品功能，并实现规模化落地的已验证经验。 加分项：有数据中心基础设施运维、设备研发或能源管理的实战背景。