应用开发方向 1、参与企业数字化应用的开发与维护，根据设计文档实现功能模块。 2、参与代码测试、调试与问题排查，提升应用的稳定性、可靠性和用户体验。 3、参与需求访谈与分析会议，准确记录业务需求，并将需求转化为可落地的开发任务。 4、结合 AI 工具辅助代码理解、脚本编写、文档整理与测试用例设计，提高开发效率。 商业智能方向 1、进行数据收集、清洗、整理与校验，保障质量数据的准确性、一致性和可用性。 2、参与搭建和优化 BI 报表及仪表盘，通过清晰的数据可视化支持业务决策。 3、运用 SQL、Excel、Power BI 或其他分析工具开展基础数据分析，挖掘业务洞察并输出分析结论。 4、探索 AI 辅助的数据解读、异常识别、报表说明生成和业务问题拆解，提高洞察提炼效率。 AI赋能方向 5、研究 AI 工具在质量管理中的应用场景，如智能问答、知识库整理、流程自动化、风险提示和质量数据分析。 6、参与 Prompt 设计、AI 输出结果校验、业务知识结构化整理及应用效果反馈，推动 AI 场景从试用走向可复用。 7、支持跨团队收集业务痛点，并协助将问题拆解为数据、流程或 AI 辅助解决方案。 8、遵守公司数据安全和信息保密要求，正确使用 AI 工具，避免敏感数据不当输入或外泄。