本篇继续「招聘需求→ 能力图谱」系列，解析 AI 技术应用工程师的两个常见方向：智能营销与数据应用。智能营销方向围绕客户洞察、精准触达、内容生成和效果分析设计 AI 方案；数据方向关注如何把现有业务能力与 AI 结合，开发数据问答、智能分析或数据资产平台功能。岗位的共同任务，是理解业务问题、选择合适的 AI 能力，并验证方案能否在真实流程中发挥作用。

一、这个岗位每天要做什么？

图 1 AI技术应用工程师的典型工作场景示意

具体工作会随方向和企业业务而变化，通常可以分成以下几类：

1. 业务需求分析：与市场、运营、产品或数据团队沟通，确认目标用户、业务流程、现有数据和验收指标，明确 AI 方案需要解决的问题。

2. 智能营销方案设计：分析客户画像、用户行为和内容表现，辅助制定选题、个性化文案、广告素材与触达策略，并规划投放后的效果评估。

3. 数据应用与产品设计：梳理业务数据，设计自然语言问数、指标解释、报告生成或智能分析等功能，让用户更方便地获取数据洞察。

4. AI能力接入与系统集成：根据场景选择大模型、工作流、知识库或 API，将能力嵌入现有营销平台、运营系统或数据产品。

5. 测试、评估与迭代：检查生成内容的准确性、数据口径和业务适用性，分析点击、转化、使用率或任务完成情况，持续优化方案。

二、需要掌握哪些 AI 能力？

第一，内容创作与营销工作流。能够用大模型辅助生成文案、活动主题、商品介绍和多平台内容，并建立从需求输入、内容审核到发布复盘的流程。涉及品牌和产品信息时，需要核实事实并遵守平台规范。

第二，数据与逻辑工作流。能够整理数据需求、定义关键指标、识别数据中的趋势和异常，并把分析过程组织成可复用的步骤。AI生成的结论应能回到原始数据验证，避免将相关性直接解释成因果关系。

第三，大模型营销与 GEO。理解如何围绕用户问题组织清晰、可信、有帮助的内容，关注内容在生成式搜索与 AI 问答场景中的可理解性和信息一致性。具体效果仍需结合平台变化和实际数据评估。

第四，AI+数据产品设计。能够从业务流程中找到适合 AI 的环节，例如自然语言查询指标、自动生成分析摘要、解释数据口径或辅助发现异常，并明确功能边界和人工复核机制。

第五，RAG知识库与提示词设计。对于需要依据企业资料回答的问题，要了解文档整理、检索、上下文组织和引用来源等基本流程；同时编写清楚的提示词，限定回答范围、输出格式和数据来源。

图 2 智能营销与数据应用的典型工作流程

三、对应 CAIE LEVEL Ⅰ 大纲的哪些内容？

PART 5：内容创作与营销工作流、数据与逻辑工作流、大模型营销（GEO）。智能营销方向会调用内容生成、营销流程设计、数据分析与效果评估等能力；数据方向则可运用工作流组织数据处理、分析和业务交付，并将 AI 能力放进完整的业务场景中。

PART 5 的整体模块目标还包括 AI 工作流与商业成果落地。对岗位来说，需要说明方案服务于什么业务目标、在哪个环节发挥作用，以及怎样评估效率或业务表现。

PART 6：RAG知识库。数据方向若涉及企业文档问答、指标说明、制度检索或基于内部资料生成分析摘要，就需要理解 RAG 的基本组件、检索与生成流程，以及如何通过来源信息帮助用户核验结果。并非每一个数据项目都必须使用 RAG，具体取决于数据形态和应用需求。

四、真实工作里怎么用？

以电商团队为例，智能营销方向可以先分析不同用户群体的浏览和购买行为，再生成面向不同人群的活动文案与素材建议；内容上线后，结合点击率、转化率和投入产出等指标评估效果，决定下一轮测试方向。

数据方向则可以为运营人员搭建一个业务数据助手：用户用自然语言询问某类商品的销售表现，系统先识别指标和时间范围，再查询授权的数据源，生成摘要并展示口径与来源。如果数据缺失、指标定义不清或查询权限不足，系统应提示补充条件或转交相关人员处理。

五、求职作品集怎么准备？

建议选一个明确的业务问题，完整展示需求分析、数据或客户洞察、AI方案设计、工作流示意、提示词样例、输出结果和评估方式。智能营销方向可以展示内容方案与真实测试指标；数据方向可以展示数据助手原型、指标定义、知识来源和异常处理方式。涉及效果的数据应来自实际测试，不要为了作品集编造提升比例。

写在最后

AI技术应用工程师需要理解业务，也要能把 AI 能力设计成可执行、可评估的解决方案。智能营销方向更贴近客户、内容和转化；数据方向更关注数据资产、分析效率和产品功能。准备相关岗位时，可以结合 PART 5 的营销与数据工作流能力，以及数据应用场景中可能涉及的 PART 6 RAG知识库能力，逐步积累能展示实际问题解决过程的项目。

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