采购数据治理专家

1.采购数据治理：主导采购项目、合同、订单、供应商等采购全流程的数据标准化建设，设计数据字典与分类体系，确保跨系统口径统一；探索利用AI工具实现主数据自动清洗、去重、匹配与异常识别。
2.数据质量管理体系搭建：建立采购数据质量度量框架（完整性、准确性、一致性、时效性），设计并运营DQC规则与巡检机制；通过AI辅助完成数据质量监控、异常预警与自动化修复。
3.AI Agent数据底座建设：为采购AI Agent（数字员工）提供可信赖的数据基础，定义AI场景所需的数据标准、标注规范与接口规格，推动数据从"能用"到"AI可用"的升级。
4.跨系统数据打通与分析：协同IT与业务部门，推动采购全流程（需求→项目→供应商→合同→订单→付款）数据贯通；利用AI工具加速数据分析与洞察产出，为管理决策提供数据支撑。
5.AI工具在团队的落地推广：主导AI工具在数据治理及日常工作中的应用，制定使用规范与最佳实践；与技术团队协作推动AI能力在采购数据场景中的集成。
6.加强组织内外的协调与沟通，确保信息流通和资源的有效利用。

1.AI渗透最深的采购场景：将在真实的人机协作环境中工作，积累一线AI+采购数据治理经验。
2. 完善的AI工具资源：公司内部AI工具生态完善（AI编码助手、AI Agent平台、NoCode平台等），鼓励用AI替代重复劳动，把精力放在真正有价值的判断和创造上。
3. AI+采购战略落地：直接参与公司AI+采购方向的战略实施，影响采购数字化转型的走向。