(1)战略规划与AI产供销全链路应用落地
·基于服装企业品牌、职业服、校服三大业务线的产供销全链路特点，制定AI与大数据3-5年发展战略，明确技术引进、场景落地的阶段性目标与资源需求。
·聚焦服装行业核心场景（如AI款式设计、智能商品企划、精准营销投放、生产智能排产、库存动态优化、物流路径规划等），评估引进适配的AI技术与工具，推动技术在业务端的落地应用。
·跟踪服装行业AI技术应用趋势，定期输出行业技术洞察报告，为企业数字化转型提供决策支撑。
(2)全链路数据治理与数据中台搭建
·针对企业各业务子系统的现状，牵头建立服装产供销全链路数据治理体系，制定数据定义、清洗、整合、归档的统一标准，覆盖商品、销售、生产、库存等核心数据板块。
·统筹数据中台搭建项目，打通品牌事业部、生产部、销售部等各部门的子系统数据壁垒，实现全域数据的互联互通与统一管理。
·协同数据安全相关岗位，建立数据分级分类管理机制，保障产供销核心数据的安全与合规使用。
(3)团队管理与预算管控
·负责部门团队组建、人员招聘、技能培训与绩效考核，搭建数据治理、AI应用的专业人才梯队。
·制定部门内部工作流程与标准，合理分配团队分工，保障AI项目开发、数据治理及数据中台搭建工作高效推进。
·编制并管控部门年度预算，合理分配技术研发、工具采购、人员成本等开支，确保预算使用合规且高效。
(4)跨部门协同与沟通
·与软件开发部协作，将AI算法、大数据模型嵌入现有业务子系统；与系统运维部对接，保障AI与大数据平台的稳定运行。
·定期向品牌、生产、销售等业务部门输出数据洞察报告，指导商品开发、营销策略调整、生产流程优化等工作。
·定期向上级汇报部门工作进展、项目成果及存在问题，提出改进方案与资源需求。
3)任职要求
(1)硬性要求
·学历：本科及以上学历，计算机科学、大数据、人工智能、统计学等相关领域专业。
·经验：3年以上AI与大数据相关工作经验，具备零售/服装行业产供销全链路数字化项目经验者优先。
·技能：精通大数据治理工具（如Hadoop、Spark）与AI框架（如TensorFlow、PyTorch）；熟悉服装行业业务逻辑（商品企划、生产排产、多渠道销售）；具备数据中台搭建实战经验，能有效打通多子系统数据；持有大数据工程师、AI工程师、PMP等相关证书者优先。
(2)软性要求
·具备极强的跨部门沟通能力，能精准捕捉业务需求并转化为技术方案。
·具备战略思维，能平衡技术创新与企业实际业务价值，聚焦产供销全链路的降本增效。
·抗压能力强，能在多项目并行、多系统数据整合的复杂场景下合理分配资源、把控进度。