百度数据智能平台解决方案架构师（供应链专家）（J96063）
任职要求
-专业背景与经验：本科及以上学历，理工科或供应链管理相关专业背景
-拥有5年以上半导体、芯片设计/制造、或汽车电子/整车制造行业的供应链管理或信息化项目经验
-本岗位看重实际业务理解与问题解决深度，对应聘者年龄无具体限制，欢迎资深专家投递
-核心能力：卓越的“翻译”能力： 具备极强的逻辑思维，能够熟练使用Visio、Xmind、Axure等工具绘制业务流程图和原型，能够通过文档和语言让技术人员听懂复杂的业务规则
-行业Know-how：…工作职责
-业务需求分析与转译：深入业务一线，调研半导体/汽车供应链中的计划（Planning）、采购（Sourcing）、制造（Making）及交付（Delivering）环节的实际痛点 -负责将复杂的业务逻辑（如晶圆Bank管理、多级委外加工、汽车零部件配套逻辑）转化为清晰的技术语言和系统需求文档，消除业务方与开发团队之间的理解鸿沟 -供应链解决方案规划：基于供应链价值流模型，对半导体、汽车及传统制造等行业客户的端到端供应链进行诊断，识别瓶颈、成本泄漏及风险点 -针对行业特有的长周期、高波动特点，主导设计供应链计划（APS）、采购协同（SRM）或库存管理系统的高阶方案 -构建端到端的业务流程蓝图，确保系统设计能够支持复杂的BOM结构、ECN变更及批次追溯要求 -系统落地与全生命周期管理：协同研发团队进行技术可行性评估，全程跟踪需求开发、测试及上线环节，确保交付成果与业务目标高度一致 -负责新功能的业务验收（UAT），并制定用户操作手册与培训计划，推动系统在业务场景中的实际落地 -流程优化与数据驱动：利用数据分析手段识别供应链瓶颈，提出流程重组或算法优化建议（如安全库存模型优化、需求预测准确率提升） -建立供应链关键指标体系（KPIs），通过数字化看板监控业务健康度
岗位定位 AI Agent正在重塑电商与客服等行业的每一个业务环节。我们需要一位既深谙行业本质、又能驾驭AI技术落地的解决方案架构师。 您将全面负责电商与客服行业AI Agent解决方案的技术规划、产品架构与商业化落地。这个角色的核心使命是：将大模型与Agent能力转化为行业客户真正愿意买单的Agentic产品与API服务——从智能客服、商机挖掘到全链路业务自动化，让AI深入业务流程的每个关键节点，为客户创造可量化的商业价值。 这不是一个纯架构设计岗位。您将同时对技术方案的行业适配性和商业化结果负责，并与标杆客户及行业合作伙伴紧密协作，打造具有差异化竞争力的行业解决方案。 核心职责 行业洞察与解决方案架构 ● 深入理解电商全链路业务（跨平台运营、商机管理、订单履约、供应链协同）与客服场景（多渠道接入、智能路由、多轮对话、工单流转），识别AI能够创造核心价值的关键环节 ● 主导行业AI Agent产品的整体架构设计——定义Agent工作流编排、多轮推理策略、工具调用链路、行业知识库构建等核心技术方案 ● 将复杂的行业Know-how抽象为可复用、可配置的标准化Agent工作流与Agentic模块（Skill/CLI/MCP），构建"行业模板+灵活定制"的产品架构 技术方案设计与落地 ● 主导电商API、智能客服系统、Agent编排引擎等核心模块的技术架构设计与高质量交付 ● 设计行业解决方案与客户现有系统（CRM、ERP、电商平台、工单系统等）的集成架构，确保方案能无缝嵌入客户的业务环境 ● 推动大模型能力在行业场景的深度应用——包括意图理解、业务推理、多模态交互、自动化决策等，持续提升方案的智能化水平 商业化与客户成功 ● 与销售、产品团队协同，将技术方案转化为可规模化销售的行业产品，参与核心客户的方案设计与商务支持 ● 建立解决方案的效果度量体系（客户ROI、服务效率提升、人力成本优化等），用数据驱动方案迭代 ● 对行业线的商业化结果负责，推动标杆客户落地，实现从单点项目到规模化复制的商业路径
岗位定位 AI Agent正在重塑电商与客服等行业的每一个业务环节。我们需要一位既深谙行业本质、又能驾驭AI技术落地的解决方案架构师。 您将全面负责电商与客服行业AI Agent解决方案的技术规划、产品架构与商业化落地。这个角色的核心使命是：将大模型与Agent能力转化为行业客户真正愿意买单的Agentic产品与API服务——从智能客服、商机挖掘到全链路业务自动化，让AI深入业务流程的每个关键节点，为客户创造可量化的商业价值。 这不是一个纯架构设计岗位。您将同时对技术方案的行业适配性和商业化结果负责，并与标杆客户及行业合作伙伴紧密协作，打造具有差异化竞争力的行业解决方案。 核心职责 行业洞察与解决方案架构 ● 深入理解电商全链路业务（跨平台运营、商机管理、订单履约、供应链协同）与客服场景（多渠道接入、智能路由、多轮对话、工单流转），识别AI能够创造核心价值的关键环节 ● 主导行业AI Agent产品的整体架构设计——定义Agent工作流编排、多轮推理策略、工具调用链路、行业知识库构建等核心技术方案 ● 将复杂的行业Know-how抽象为可复用、可配置的标准化Agent工作流与Agentic模块（Skill/CLI/MCP），构建"行业模板+灵活定制"的产品架构 技术方案设计与落地 ● 主导电商API、智能客服系统、Agent编排引擎等核心模块的技术架构设计与高质量交付 ● 设计行业解决方案与客户现有系统（CRM、ERP、电商平台、工单系统等）的集成架构，确保方案能无缝嵌入客户的业务环境 ● 推动大模型能力在行业场景的深度应用——包括意图理解、业务推理、多模态交互、自动化决策等，持续提升方案的智能化水平 商业化与客户成功 ● 与销售、产品团队协同，将技术方案转化为可规模化销售的行业产品，参与核心客户的方案设计与商务支持 ● 建立解决方案的效果度量体系（客户ROI、服务效率提升、人力成本优化等），用数据驱动方案迭代 ● 对行业线的商业化结果负责，推动标杆客户落地，实现从单点项目到规模化复制的商业路径
1.大模型驱动的智能分析系统开发： 构建基于大模型的智能数据分析平台，集成RAG、Agent等框架，实现自然语言交互式数据查询、自动化报告生成及业务决策支持； 开发多模态数据处理系统（文本、图像、时序数据），结合大模型实现智能数据清洗、特征提取及跨模态关联分析； 2. 前沿技术探索与业务落地： 探索大模型与行业场景结合，如智能营销用户增长策略、供应链预测优化、风险智能体（Risk Agent）开发，推动数据智能产品创新。
1. 负责酒旅业务数据智能相关场景的系统设计和开发，涉及供应链策略、定价策略、定价引擎等相关系统及工具。 2. 负责团队业务的稳定性维护，建设日常的运维工具，完善风险防御能力，以应对七节两月的流量高峰。 3. 参与团队的架构演化工作，提升团队业务开发的效率、质量以及可维护性 4. 参与团队的技术方案讨论、参与code review等日常工作