1.市场推广与客户拓展 面向全国，开拓数据要素市场客户，包括但不限于：大型央国企、地方政府及大数据局、金融机构、互联网科技公司等，推广数据交易、数据资产、数据产品挂牌等业务; 2.销售转化 深度理解公司产品体系(如数据产品交易、数据资产评估、数据合规咨询，场景化解决方案等)并能将复杂的市场政策、技术概念转化为客户可感知的商业价值，为客户提供标准\定制化的数据流通与价值实现方案。 3.销售目标达成及全周期客户管理 独立负责从线索挖掘、需求调研、方案呈现、商务谈判到合同签署的全销售流程，完成年度销售目标;维护重点客户关系，定期跟进客户业务动态，挖掘二次销售机会。 4.渠道合作与资源整合 对接数据源方(如科技公司、金融机构)、需求方(企业/政府)及第三方服务机构(律所、会计师事务所)，建立合作生态; 联合行业协会、媒体、技术供应商等资源，扩大数据交易生态圈影响力。 5.市场洞察与反馈 作为一线核心，收集市场动态、竞争情报及客户反馈，为公司的产品迭代、市场策略和规则制定提供关键输入。

1.负责AI智能体产品的需求调研、场景定义与产品规划，将模糊的业务诉求转化为可量化的产品需求; 2.设计产品的成功标准(Success Criteria)与核心度量指标，主导业务预期对齐会议; 3.统筹协调研发、测试、运营等团队，推动产品从概念到落地的全生命周期管理; 4.负责产品的ROI测算、商业模式设计与客户成功标准确认; 5.跟踪行业前沿技术动态，评估新技术对产品的应用价值与落地可行性。

贯穿项目全程，负责客户现场的需求对接、环境部署、数据准备、用户培训及验收支持。 进驻客户现场，负责智能体项目的需求调研与场景确认，协助完成业务需求清单和可行性分析报告。 部署和维护智能体运行所需的基础环境(容器、数据库、网关等)，配置即时通讯应用(企微钉钉Teams等)的机器人权限，打通客户内部系统接口。 协助客户导出历史数据，完成数据脱敏与初步清洗，配合标注规范的执行。 进行UAT测试，收集反馈并推动问题修复。 负责灰度发布、上线巡检，主导验收会议，确保客户签署验收报告。 监控线上问题，收集迭代需求，完成运维交接手册的编写与移交。

构建专有数据ETL/ELT流水线(Python/Pandas/Spark)，保证增量更新。 实现数据飞轮:用户反馈回流一自动标注一知识库迭代。 实现AIfor Data双向闭环:用大模型辅助数据工程，用数据反哺模型。 评估数据就绪度(覆盖度、准确度、时效性、一致性、完整性)，出具质量报告。 构建知识图谱(Neo4j/NebulaGraph)，编写Cypher/nGQL查询。

根据场景规格定义书撰写系统提示词、场景提示词、Few-shot示例，并进行多轮调优，提升智能体理解与生成质量。 在Agent框架(如Dify、Coze、LangChain等)中定义技能/工具的元数据与执行逻辑，封装内部APl或数据库操作。 定义智能体可调用的技能/工具(封装API、数据库等)，处理参数提取与异常逻辑。 设计多个子智能体的路由与协作规则，管理长期/短期记忆，完成多智能体编排。 根据评测与测试，分析错误案例，迭代优化提示词及技能。 与知识库工程师协同，优化RAG检索与回答效果。