企业需要什么，
哪些能力反复出现？

与客户、业务人员、算法和产品团队对齐边界、需求及交付结果。

选择实现路径，设计技术方案，并用原型、Demo或PoC验证可行性。

识别业务痛点、梳理流程、把模糊需求转为规格与可验收目标。

管理里程碑、风险、交付质量与验收，推进项目从方案走向实际使用。

设计测试和评估指标，定位故障并验证系统、模型或数据的实际效果。

编写、维护和设计可运行的软件，理解代码结构、版本控制与工程质量。

主动解决问题、快速学习，在需求变化与不确定条件下持续推进任务。

完成环境配置、容器或私有化部署，保障系统上线后的稳定运行。

使用Python或Shell/Bash编写自动化、数据处理和工程脚本。

编写方案、操作文档和SOP，把使用方法传递给客户或团队。

把一线问题反馈给研发，抽象共性需求，推动产品与工具复用。

理解制造、能源、企业管理等领域的流程和约束，将技术嵌入现场工作。

采集、转换、整合多源数据，搭建ETL、数据平台或多模态处理管线。

搭建智能体、工具调用和自动化工作流，编排多步骤业务任务。

理解并使用大语言模型，将模型能力接入具体业务应用。

清洗、校验、标注和治理数据，明确质量规则、格式和可追溯性。

构建知识库、切分与索引文档，检索、重排并组织模型回答的依据。

连接模型、工具及企业系统，处理接口、协议、数据流与系统联调。

通过指标、统计、看板和可视化发现问题，支持业务判断与效果复盘。

理解并应用机器学习、深度学习或工业算法，解决预测、识别与优化问题。

设计、查询和使用关系型或非关系型数据库，支撑应用与数据工作。

使用AI编程助手或AI工具提高开发、调试与交付效率。

完成模型推理、微调和性能优化，使模型适应真实算力与业务约束。

开发Web界面、后端服务和完整应用，将需求做成可操作的软件。

理解机器人运动、传感器与三维几何，应用仿真或具身数据工具。

呈现技术方案的业务价值，支持售前交流、ROI判断和客户转化。

设计提示词、上下文和任务指令，改进模型输出的稳定性和可控性。

使用英语阅读技术资料、撰写文档或与海外客户和团队沟通。

处理权限、数据安全、隐私、审计与合规要求，明确系统使用边界。

在现场完成软硬件联调、传感器配置或设备部署与维护。

组织团队、指导成员，统筹技术方向和人才培养。

将领域知识表达为图谱、本体或规则，支撑可计算的推理与决策。