FDE 前沿部署实习生（企业 AI 落地交付）

我们在做什么

Cherry Studio 正在构建企业 AI 落地服务体系。企业买了 AI 工具但不会用——这不是技术问题，是"最后一公里"的认知和组织问题。我们要做的事情很简单：帮企业找到值得用 AI 的场景，跑通，然后持续长在他们的工作流里。 将会跟随 FDE 进企业，在诊断、交付、陪跑全流程中补执行力、补配置搭建、补日常跟进。FDE 判断方向、拍关键决策、提炼方法论，你把方案落地成可运行的 Agent 工作流，把客户陪跑稳。

这个角色是什么

未来的 FDE 在客户现场的第二双手： 客户的 AI 落地执行者 —— FDE 帮企业想清楚"在哪用 AI"，你把方案搭出来、跑通、调稳 落地的执行手 —— 真正动手搭建 AI 工作流、配置 Agent、清洗客户数据、解决跑通过程中的细节问题 知识的整理者 —— 协助 FDE 把每家企业的方案、踩坑、ROI 数字整理成可复用的行业 Playbook

核心职责

1. 客户场景理解与跟进

跟随 FDE 进企业，理解业务流程，记录客户痛点和场景细节 FDE 拍方向，你把 1-3 个 AI 落地场景的执行细节摸清楚 把模糊的业务诉求和 FDE 的方案翻译成可执行的配置清单

2. 方案落地与交付执行

在 Cherry Studio / Coze / Dify 等平台上把 FDE 设计的 Agent 工作流搭建出来 不只是配出来能跑，而是真正把它嵌进客户业务里——比如把自动回复报价的 Agent 接通客户的真实数据源、把订单数据自动汇总跑稳定、让 AI 生成产品描述符合客户实际口径，交付的是可量化的业务提效结果 FDE 负责关键决策，你负责执行细节，节奏由 FDE 把控

3. 持续陪跑与日常维护

月度 Review 客户使用数据的资料整理与初步分析，把异常和高频问题反馈给 FDE 协助 FDE 在企业内部培育"AI Champion"，让客户团队逐步自主使用 日常响应客户的使用问题、报错处理、小范围迭代

4. 行业知识沉淀

协助 FDE 在每次实施后整理 Playbook：场景、方案、踩了什么坑、ROI 数字是多少 跨客户跨行业整理素材，由 FDE 提炼共性规律 收集客户使用反馈，反哺产品团队

我们在找什么样的人

必须具备的：

本科大三/大四、研究生在读，能稳定线下实习 4 个月以上 极强的客户诉求理解能力——能从一个老板的随口一句话里抓到真实的业务痛点，而不是只听表面需求就动手 跨行业知识迁移能力——做过多个行业方向的项目，或有信心快速拆解一个陌生行业的业务逻辑，把上一个项目的经验有效迁移过来 强学习力 + AI 工具实践经验——对 AI 工具有实际使用经验，不是"听说过"，是自己动手搭过、用过、踩过坑，有把 AI 工具嵌入实际工作流的实践 沟通能力过硬——能和老板对话，能和 IT 部门对接，能配合 FDE 推进交付

加分项：

有电商、外贸、财税、本地服务等 SMB 行业的实习经验或服务经验 自己就是重度 AI 工具用户（Cherry Studio、Coze、Dify、Cursor 等），有 AI+行业结合的真实产出 上海本地，能接受高频线下拜访企业客户 独立项目经验——曾经一个人扛过一个项目，从立项到交付完整闭环

你会面临的挑战（如实告知）

客户现场极其混乱——数据是乱的、诉求是变的、决策人是多头的，需要你的成熟度和执行力来应对 业务早期，很多东西没有标准答案——你既是 FDE 的执行配合，也是方法的共建参与者 你需要同时在"搞定执行"和"沉淀方法"两个维度上输出，不是纯跟单岗 和 FDE 是配合关系——你需要能把 FDE 的方案拆解清楚、落地清楚，靠的是配置能力和细节把控能力

工作方式

上海为主，优先服务上海本地企业（线下为主，线上为辅） 向 FDE 直接汇报 FDE + 你（2-3 名实习生中的一员）的配合架构