Al应用技术专家

1. 业务梳理与场景判断：深入所在方向的业务流程与一线操作，识别高频、高耗时、强依赖人工判断的环节，判断哪些该由 AI 做、做到什么程度，并与业务方达成共识。 2. 业务建模与人机边界设计：抽象出智能体可理解的业务对象、规则与状态流转；明确高风险操作（如改价、退款、调账、房态变更）的人机边界与审批链路，落实权限校验与操作留痕。 3. 工具与技能资产建设：推动业务接口向"Agent 可调用能力"演进，定义工具契约（输入输出、副作用、幂等性、降级）；将业务规则封装为可复用、可版本管理的技能（Agent Skill），并配套验收案例。 4. 业务知识治理：规划所在方向的知识体系（业务规则、操作规范、SOP 与门店差异化信息），负责切分、检索与版本管理，保证知识可维护、可回溯。 5. 后端研发：使用 Java（Spring Boot / WebFlux）承担核心服务开发、接口治理与稳定性保障；使用 Python 完成技能侧开发与调试。 6. 效果闭环与协同推进：建立效果度量与问题回流机制，对一次性完成率、人工介入率、差错率等业务指标持续改善；与业务运营、产品、算法及各研发团队协同，牵头场景从设计、试点到规模化复制。

1. 酒店业务理解（硬门槛）：具备酒店、OTA 或住宿行业的业务系统研发经验，熟悉所投方向的核心业务链路，能讲清关键业务对象的关联关系与状态流转，理解关键操作的业务影响与风险边界。 · PMS：预订、入住、在住、退房结账，房价与房态体系，账务与夜审。 · CRS：中央预订、房量与价格分发、渠道与 OTA 对接。 · 神灯（智能客服）：客需响应、工单生成与分派、SLA 与异常处置。 · 会员：会员体系与权益、积分与券、营销触达与转化。 2. 业务抽象能力：能把复杂易变的业务流程拆解为清晰的领域模型与标准化能力，习惯用业务指标衡量技术产出。 3. 后端工程能力：6 年以上研发经验，精通 Java（Spring Boot / Spring Cloud，熟悉 WebFlux 更佳），具备完整的系统设计与生产落地能力。 4. AI 应用能力：具备大模型与智能体应用的落地经验，理解 RAG、Prompt 与上下文工程、Function Calling / MCP、Agent 编排与效果评测，有真实上线并持续运营的项目。 5. 具备 Python 开发能力，能独立完成智能体技能（Skill）的开发与调试。 6. 具备跨团队协同与推进能力，能独立对接业务方与门店一线，把控交付节奏。 加分项： 1. 有酒店核心系统（PMS / CRS / 会员与营销 / 工单调度 / 智能客服）的核心模块设计或研发经历。 2. 有酒店场景 AI 应用的生产落地经验，并能说清实际效果数据。 3. 有酒店产品经理或一线运营背景，能直接与门店对话。 4. 熟悉 LangGraph、MCP、OpenAI API、Claude API 等技术体系。 5. 有带领技术小组或作为项目 Owner 推动跨团队项目落地的经验。