AI 战略项目需要从方向变成结果
将抽象目标拆成团队分工、推进节奏、风险机制和阶段性交付，避免停留在会议和口号。
📍 Base 杭州｜AI 业务相关机会
AI 时代
复杂项目与业务落地实践者
在理解业务与产品的基础上，将公司级复杂目标拆解为组织动作、AI 辅助机制与可交付结果。经历企业服务从规模化发展到 AI 转型的多个阶段，近两年主要围绕公司级 AI 战略项目集开展工作。
Where I Fit
适合我介入的业务场景
当目标足够重要、协同足够复杂、AI 需要真正进入业务链路时，我的经验更容易发挥价值。
产品、技术、运营需要形成一致动作
处理多团队、多优先级、多依赖关系下的协同问题，让局部诉求回到共同目标。
机制要服务业务，而不是服务流程
用节奏、优先级、透明化和数据驱动支撑结果交付，而不是停留在流程汇总。
AI 不只是功能接入，而是业务重构
经历横跨一线客户、平台产研、体验专项、AI 项目集和组织协同升级，适合复杂业务场景。
Value
我能提供的价值
更适合承担复杂目标拆解、多方协同、项目集推进与结果收敛相关工作。
🎯
把复杂目标真正推进成结果
过往既做过大型一线场景增长，也做过公司级 AI 战略项目集规模化推进，适合目标复杂、关系复杂、节奏容易失控的项目。
🧭
拉通产品、技术、运营协同落地
能把不同团队的局部诉求转成共同目标，支撑关键节点、重点发布和阶段性业务目标达成。
⚙️
机制不是目的，业务落地才是目的
擅长节奏、验收、优先级、透明化、数据驱动等机制，但核心始终是服务业务推进、体验改善和组织提效。
✨
把 AI 真正调动到推进过程中
在理解业务和产品的前提下，把 AI 用到信息处理、节奏推进、协同提效、流程拆解和复杂事项落地中。
Evolution Path
能力进化路径
工程理解 → 客户场景 → 平台协同 → 战略专项 → AI 项目集 → 组织智能化。
Case Studies
代表项目
覆盖一线业务增长、平台级产研协同、公司级 AI 项目集与组织协同升级。
大型政企数字化项目
多层级组织在线化、办公场景迁移、系统打通与重点合同协同
DAU 80 万 → 120 万｜千万级重点项目+
大型政企数字化项目
多层级组织在线化、办公场景迁移、系统打通与重点合同协同
DAU 80 万 → 120 万｜千万级重点项目场景大型政企客户需要完成多层级组织在线化和办公场景迁移，既要满足平台化能力，也要适配真实政务场景。
复杂度客户层级多、系统分散、需求强场景化，且政企项目对信任关系、交付节奏和商务材料要求都很高。
推进动作长期贴近一线客户，参与需求梳理、共性问题抽象、工作台与多系统打通，同时参与立项、招投标、SOW 与商务协同。
结果与沉淀推动核心办公场景 DAU 从 80 万增长至 120 万，并参与千万级重点项目合同推进，沉淀大型项目交付和客户场景理解能力。
平台级产研协同与发版机制
多产品线、多研发团队、资源冲突与端到端交付治理
年内 40–50 次稳定发版+
平台级产研协同与发版机制
多产品线、多研发团队、资源冲突与端到端交付治理
年内 40–50 次稳定发版场景平台型业务在快速迭代中，多个产品线、技术团队、运营角色需要围绕共同版本节奏协同。
复杂度客户端等关键资源存在多方竞争，需求优先级不清会导致资源冲突、进度失真和上线风险。
推进动作推动版本节奏、需求治理、验收标准、产品委员会、优先级机制和透明化状态流转，形成端到端运作。
结果与沉淀支撑年内 40–50 次稳定发版，无重大失控问题，形成复杂组织下的节奏治理与风险收敛能力。
公司战略型体验与性能专项
从指标拆解到竞对对齐，再到部分关键场景超越
年度关键指标 +20%｜关键场景约 30% 超越+
公司战略型体验与性能专项
从指标拆解到竞对对齐，再到部分关键场景超越
年度关键指标 +20%｜关键场景约 30% 超越场景核心体验与竞对存在差距，需要从公司战略项目角度进行统一治理和持续改进。
复杂度体验问题往往跨产品、技术、设计、运营多个环节，单团队优化难以形成结果闭环。
推进动作参与指标拆解、跨团队专项推进、体验验收、问题闭环和竞对对齐，以机制推动体验结果持续改善。
结果与沉淀推动年度关键指标提升约 20%；用 1 年时间推动核心体验从阶段性落后竞对，到全面对齐并在部分关键场景实现约 30% 超越。
公司级 AI 战略项目集
AI 助理、Agent/平台能力、知识、RAG 与工作流相关能力落地
百万级 DAU｜千万级 MAU｜10–15 个团队协同+
公司级 AI 战略项目集
AI 助理、Agent/平台能力、知识、RAG 与工作流相关能力落地
百万级 DAU｜千万级 MAU｜10–15 个团队协同场景企业服务从 SaaS 进入 AI 转型阶段，需要把 AI 能力融入真实办公和业务场景，而不是只做功能展示。
复杂度目标在规模、商业化、产品能力之间动态切换；同时涉及产品、技术、运营多线协同，模型能力、RAG、工作流、知识能力都需要配合落地。
推进动作作为 AI 战略级项目核心推进角色，拉通产品、技术、运营三方，推动 10–15 个团队协同运作，建立节奏、优先级、风险透明化与阶段性交付机制。
结果与沉淀支撑相关能力在短期内实现百万级 DAU、千万级 MAU，并支撑多次智能化发布和重要节点，沉淀 AI 项目集推进经验。
组织协同智能化升级
百余团队、目标拆解、任务透明、人效与风险识别
百余团队｜从手动运行到能力化、自运行化+
组织协同智能化升级
百余团队、目标拆解、任务透明、人效与风险识别
百余团队｜从手动运行到能力化、自运行化场景百余产研团队同时推进目标和任务，传统人工跟进方式难以保证透明度、节奏一致性和风险及时暴露。
复杂度每个团队目标、任务、人效、风险不同，既要保持管理颗粒度，又不能把协同变成低效汇总。
推进动作参与推动目标拆解、周度节奏、任务透明、风险识别和协同机制升级，让机制从手动运行逐步走向能力化、自运行化。
结果与沉淀在百余团队协同场景下推动节奏收敛与关键节点保障，未按期达标团队从 60+ 逐步收敛到 0。
高压复杂节点保障
混乱项目接入、协作关系重建、关键发布节点兜底
快速接入｜恢复节奏｜关键节点落地+
高压复杂节点保障
混乱项目接入、协作关系重建、关键发布节点兜底
快速接入｜恢复节奏｜关键节点落地场景复杂项目在临近关键发布节点时，容易出现分工不清、协作混乱、风险暴露不充分等问题。
复杂度时间短、依赖多、目标强约束，既要快速恢复秩序，也要避免增加团队额外负担。
推进动作快速接入项目，重建协作关系、分工机制、推进节奏和风险收敛路径，让各方重新围绕关键目标形成一致动作。
结果与沉淀保障关键发布节点落地，确保版本、发布和外部可见结果不掉地，适合高压发布和战略项目救火场景。
AI Business Thinking
我的判断：AI 不是功能包装，而是业务重构机会
真正有价值的，不是把 AI 接进来，也不是给原有产品加一个 AI 功能，而是能不能围绕业务目标，把产品形态、流程机制、组织协同和用户体验一起重做一遍。
在模型能力越来越普及的阶段，真正拉开差距的，往往是业务理解、产品判断、组织执行和落地效率。
判断
AI 不是单点功能，而是业务主链路重构的机会。真正重要的是它能不能进入用户真实场景和组织真实流程。
方法
从业务目标出发，重新拆产品形态、流程机制、数据与知识上下文、组织协同方式，而不是从模型能力倒推功能展示。
实践
在 AI 项目集和组织协同升级中，把 Agent / Workflow / Knowledge / Context 等能力放进真实推进链路。
Best Fit
我更适合这样的团队
正在推进 AI 业务升级，同时需要有人把复杂目标、组织协同与落地节奏真正拉通。
更匹配
- 正在从传统业务走向 AI 业务重构
- 有复杂跨团队协同问题，需要把目标推进成结果
- 不只需要写方案，更需要有人把方案落地
- 希望 AI 不只是 demo，而是真正进入业务流程
- 企业服务、协同办公、知识与流程、Agent 场景类团队
不主打
- 纯销售型 BD
- 纯算法 / 底模负责人
- 只做单点功能设计的纯 C 端产品
- 只做流程汇总、不靠近业务结果的传统 PMO
- 完全不需要跨团队协同的小颗粒执行岗位
欢迎交流杭州 AI 业务相关机会
如果你正在寻找一个能理解业务与产品、能拉通复杂协同、也能把 AI 真正用到工作推进中的人，欢迎联系。更完整项目细节可在沟通中展开。
优先联系方式：电话 / 微信。邮箱可用于正式简历与 JD 沟通。