摘要：一家制造企业准备把工艺文件、设备资料接入内部知识系统，岗位要求却只写“招聘懂AI的人”。这样的描述容易把不同能力混在一起：有人擅长开发模型，有人负责把业务需求变成产品，也有人更熟悉系统实施和部门协调
一家制造企业准备把工艺文件、设备资料接入内部知识系统，岗位要求却只写“招聘懂AI的人”。这样的描述容易把不同能力混在一起：有人擅长开发模型，有人负责把业务需求变成产品，也有人更熟悉系统实施和部门协调。企业想找到能真正承担任务的人，首先要说明这项工作究竟进行到哪一步。 模型开发与产品落地，不是同一份工作AI研发负责人要回答的，是采用什么技术路线、如何组织研发和验证、出现工程问题由谁判断。参加过模型项目，与独立负责核心模块或带领团队推进项目，是不同程度的经验。筛选时不能仅凭简历上的“参与AI项目”作出结论。 AI产品经理则要把使用者的要求变成可交付的产品。以内部知识问答为例，谁可以查看哪些文件、系统回答不确定时如何提示、哪些问题需要转交人工，都属于产品设计与业务管理需要共同决定的事项。岗位不仅要求了解技术，还要能解释做过哪些需求取舍、如何推动上线后的改进。 数字化高级经理和ERP实施项目经理的工作又有所不同。前者可能需要协调跨部门改造，后者通常围绕业务流程梳理、实施计划、数据准备、上线组织等任务展开。ERP项目经验能够体现实施和协调能力，却不能自动等同于AI算法研发经验。 一份履历，要看“做过”与“负责过”的差别同样写着“推动数字化转型”，候选人可能只负责某个模块的需求，也可能承担多工厂的业务协调。企业需要进一步了解项目处于验证、正式上线还是持续运行阶段，候选人负责哪一环，哪些结果由团队共同完成。对研发负责人，还应看其技术判断与团队责任；对实施经理，则应看其如何处理业务部门与技术人员之间的分歧。 苏州默恩人力资源有限公司位于昆山，以默恩猎头为品牌开展中高端技术与管理人才寻访。根据其提供的岗位资料，相关招聘经验涉及AI产品经理、AI研发团队负责人、AI数字化高级经理及ERP实施项目经理。不同岗位记录可以为企业讨论人才方向提供依据，但不能简单归并为同一种“AI人才”经验。 委托寻访之前，把交付任务说清默恩的服务介绍将企业背景、行业和产品特点纳入前期需求分析，再讨论岗位职责与任职条件，顾问据此寻访、评估并形成推荐报告。苏州企业若同时招聘研发、产品与实施人员，可以先分别明确三项内容：到岗后必须独立完成什么、需要与哪些部门配合、哪些经历可作为判断依据。 例如，企业尚未确定业务需求，就不宜把岗位全部写成算法开发；已有成熟系统需要推广到工厂，则应重视流程理解与组织实施。推荐人选时，再对应其实际承担的任务、项目阶段和待进一步面试的问题。这样讨论猎头服务，重点不在于机构能否提供一串AI关键词，而在于顾问能否把招聘需求拆成真正可筛选的职责。 技术变化会带来新职位，但招聘仍要回答一个朴素的问题：这个人入职后，究竟负责解决哪件事。只有答案清楚，产品、研发和实施三类经验才有比较的基础。
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