AI业务需求分析：

能够对接业务部门进行AI场景需求的收集和分析、在业务足够明确的前提下，可以输出详细的需求文档。

AI应用架构设计与开发：

基于业务场景能够进行AI应用架构设计、包括技术架构、数据架构、系统集成架构、智能体架构等方案设计和审核。

设计和开发AI应用、核心的AI业务逻辑代码和应用代码的编写。

设计并实现复杂的AI工作流，将多个AI调用与传统业务流程相结合。

负责三方AI平台API的集成、认证、调用封装和错误处理。

管理API密钥、配额和调用频率，实现与供应商服务的稳定对接。

开发和封装内部AI服务API，供公司其他业务系统安全、便捷地调用。

Prompt工程与优化：

设计、测试和迭代高质量的Prompt模板，以最大化AI模型的输出质量和一致性。

建立Prompt版本管理和评估体系，确保业务目标与AI输出对齐。

探索并应用高级Prompt技术（如Few-shot Learning、Chain-of-Thought）解决复杂业务问题。

大模型和算法：

能够部署和使用典型的算法进行业务分析场景的落地。

部署和运维企业的大模型和各类机器学习等小模型，能够对模型进行有效管理。

应用运维与监控：

监控上层应用的健康状态，包括API响应时间、成功率、业务错误率等关键指标。

实施日志聚合、链路追踪和告警机制，快速定位并解决应用层问题。

管理应用的部署、发布和回滚流程（CI/CD），确保业务连续性。