BUSINESS MODELING
跨境电商业务建模
梳理商品、Listing、库存、广告与运营流程，将分散经验转换为字段、条件、优先级、冲突处理和验收口径。
Amazon · Best Buy · Walmart
AI SYSTEMS ENGINEERING · COMMERCE OPERATIONS
AI 系统交付能力，
覆盖四个工程层级。
业务建模、Agent Runtime、数据集成与交付治理共同支撑系统运行、评测与持续迭代。
AGENT ENGINEERING
智能体与规则执行系统
组合规则引擎、Model、Tool、Knowledge Base 与 Human Gate，形成解析、判断、生成、诊断、审核和结果回写闭环。
Agent · Model · Tool · Evaluation
DATA & INTEGRATION
数据治理与系统集成
以 Python、TypeScript 与 API 打通 ERP、Marketplace 和内部系统，完成清洗、映射、计算、同步、定时任务与异常通知。
Python · TypeScript · API · ERP · Linux
RELIABILITY & DELIVERY
AI 质量工程与项目交付
建立测试集、指标、阈值、日志和版本机制，让关键结果可审核、偏差可定位、异常可恢复，并支撑上线验收与持续迭代。
Trace · Evaluation · Retry · Human Gate
OPERATING DOMAINS05 / ACTIVE
业务系统的五个执行域
从业务对象到交付验收，保持数据、规则与执行责任连续。
D.01
商品与 Listing
D.02
库存与平台同步
D.03
广告与关键词
D.04
企业规则与素材
D.05
项目管理与验收
DELIVERY CONTROL LOOP
需求进入系统后，沿同一条交付链完成建模、集成、评估与迭代。
06 STAGES / CONTINUOUS
- 01
DISCOVER
- 02
MODEL
- 03
ORCHESTRATE
- 04
INTEGRATE
- 05
EVALUATE
- 06
ITERATE
Career sequence / 03 records
以业务问题为起点，逐步承担产品定义、知识系统、Agent 架构与生产交付责任。
01 / TENURE
2026 年初→至今
AI SYSTEMS / CROSS-BORDER ECOMMERCE
AI 项目负责人
负责跨境电商智能化体系从 0→1 的规划与落地，将业务规则、数据链路、Agent 与 ERP 组合为可持续运行的系统能力。
- 01建立需求池、优先级、里程碑、验收标准与迭代机制，统筹 AI 项目的范围、风险和交付质量。
- 02将商品、Listing、库存、广告与运营流程建模为业务规则、状态与可执行节点。
- 03设计覆盖解析、清洗匹配、规则判断、内容生成、异常诊断、人工复核与结果回写的 Agent 协作链路。
- 04连接 ERP、内部系统与第三方平台 API，建设定时任务、异常通知、企业知识库及评测规范。
AI RoadmapAgent ArchitectureERP & API IntegrationKnowledge BaseEvaluationDelivery Governance
DELIVERY EVIDENCE / Amazon · Best Buy · Walmart / 业务规则数字化 · 多源数据治理 · Agent 工程化交付
02 / TENURE
2025.04→2026.01
KNOWLEDGE SYSTEM / STRATEGY
策划经理
面向企业咨询与项目策划，将市场研究、组织知识与定制 AI 需求转化为结构化方案和可落地的工作系统。
- 01开展市场、行业与业务研究，将分散信息整理为具有证据链的洞察和策划框架。
- 02参与企业知识库建设，规划资料分类、内容结构、检索路径与持续维护机制。
- 03梳理企业定制 AI 的业务场景、需求边界与交付目标，协调方案设计与项目推进。
- 04把咨询判断沉淀为可复用的知识、Prompt 与工作流程，提升组织信息利用效率。
Market IntelligenceKnowledge ArchitectureAI Solution DesignRequirement ModelingProject Delivery
DELIVERY EVIDENCE / 企业知识库 · 定制 AI · 市场与行业研究 · 策划交付
03 / TENURE
2024.06→2024.10
PRODUCT / AI DELIVERY
产品
参与 AI 相关产品的调研、需求分析、技术沟通与项目交付，在业务目标与研发实现之间建立清晰连接。
- 01围绕用户与业务场景开展产品调研，整理问题、需求优先级与核心使用路径。
- 02完成需求拆解与文档表达，协同研发和相关团队明确功能边界与实现约束。
- 03跟踪项目节点、问题与反馈，推动需求从方案讨论进入可验收的交付结果。
Product ResearchRequirement AnalysisTechnical CoordinationDelivery Tracking
DELIVERY EVIDENCE / 产品调研 · 需求管理 · 技术协同 · 项目交付
Selected delivery systems / 2024—2026
从业务目标到可执行、可验证的系统能力
跨境电商业务建模 × Agent Engineering × Data Integration × Production Reliability
ADS INTELLIGENCE
Amazon 广告智能分析系统
将库存、商品与广告数据转化为可执行诊断，支持广告健康度判断、关键词分层与否定词建议。
- 01数据解析
- 02商品匹配
- 03指标计算
- 04诊断建议
- System Scope
- Amazon Ads / Inventory / Listing
- Responsibility
- 业务建模 · 数据链路 · Agent 规则
Architecture
PythonRule EngineEvaluationHuman Review
从原始报表进入清洗、映射、判断与人工复核，形成可重复运行的广告分析闭环。
ERP INTEGRATION
ERP
围绕 Listing、库存与平台同步重构 ERP 能力，让异常发现、任务执行和结果回写进入统一链路。
- 01平台同步
- 02状态校验
- 03异常通知
- 04结果回写
- System Scope
- Amazon / Best Buy / Walmart
- Responsibility
- 需求规划 · API 集成 · 交付验收
Architecture
APIERPSchedulerObservability
把分散的平台操作沉淀为可追踪的接口任务、定时任务与异常通知机制。
AI GOVERNANCE
企业 AI 规则与素材体系
建立公司、平台、类目、品牌与商品多层规则，使知识、Prompt、模板和素材标准保持一致。
- 01规则分层
- 02上下文组装
- 03内容生成
- 04人工审核
- System Scope
- Knowledge / Prompt / Content
- Responsibility
- 规则架构 · 知识工程 · 质量治理
Architecture
Knowledge BasePromptTemplateVersioning
通过规则优先级、模板约束与人工审核，控制生成内容的稳定性和业务一致性。
DATA GOVERNANCE
多平台商品与库存数据治理
统一多来源商品、Listing 与库存数据的清洗、映射和校验，为自动化与 Agent 决策提供可信状态。
- 01数据接入
- 02字段标准化
- 03实体匹配
- 04质量校验
- System Scope
- Product / Listing / Inventory
- Responsibility
- 数据标准 · 映射规则 · 异常治理
Architecture
ETLSchemaValidationTrace
把多来源数据转换为结构化业务事实，降低错配、缺失和状态不一致对下游执行的影响。
AGENT RUNTIME
智能体执行与人工复核链路
将解析、规则判断、内容生成与异常诊断拆为受约束节点，并在关键决策处保留 Human Gate。
- 01State 输入
- 02Agent 执行
- 03结果评估
- 04复核回写
- System Scope
- Agent / Tool / State / Recovery
- Responsibility
- 流程编排 · 工具集成 · 运行治理
Architecture
Execution GraphCheckpointRetryHuman Gate
每个节点具备输入输出边界、失败语义和人工接管入口，使执行过程可观测、可恢复。
DELIVERY SYSTEM
AI 项目交付与评测体系
以需求池、里程碑、验收标准和评测样本管理 AI 项目，从 0→1 建设持续到版本迭代。
- 01需求建模
- 02方案拆解
- 03质量验收
- 04复盘迭代
- System Scope
- Scope / Milestone / Acceptance
- Responsibility
- 项目负责 · 风险控制 · 迭代复盘
Architecture
Test SetMetricsAcceptanceRelease
把模型效果与业务结果同时纳入验收，让项目进度、质量风险和迭代结论都有证据。
发消息给我
可以直接发邮件 vemperor8848(at)gmail.com 或者填写下面的表单。
