懂技术，能和研发对话
人工智能专业背景，做过数据清洗、知识库维护、大模型检索验证，也亲手完成过软硬件原型。
数据 · 知识库 · AI 原型 · 软硬件联调OPEN TO INTERNSHIPS · 2026.09 — 2027.06
袁锦江 · 2027 届人工智能本科生把 AI 想法做成产品，把产品推向真实市场。
澳门科技大学人工智能本科生。既做过产品原型和数据工作，也在校园市场、社群运营与商务合作里拿过真实结果。 求职方向：AI 产品运营 / AI 产品经理助理 / AI 商业化运营。
013
段真实业务实习
0210万+
累计签约金额
0310+
家合作机构
04200+
人校园社群
01 / PROFILE
30 秒快速判断我的优势，在技术、
产品与商业化的交叉处。
人工智能专业训练让我理解技术，项目与市场实践让我熟悉需求、协作和交付。下面用具体经历和作品说明我做过什么、负责什么、产出了什么。
会把模糊需求变成产品
习惯先确认真实问题，再拆流程、做原型、联调验证；关注的不只是功能，而是用户是否敢用、会不会用。
需求定义 · 流程设计 · 原型验证愿意把产品推到真实市场
长期参与校园市场、社群与商务拓展，累计签约 10 万元+，从用户反馈和真实结果里继续迭代。
校园市场 · 社群运营 · 商务拓展02 / EXPERIENCE
真实业务与商业实践我在不同环境里，
做过具体的事。
从智能制造研究，到内容产品与商业运营，这些经历记录了我所在的团队、承担的任务和实际产出。
01
湖南中南智能装备有限公司
- 参与国家项目「基于工艺知识图谱的离线编程软件」
- 完成工艺 / 材料数据清洗、结构化与知识库维护
- 协助验证大模型检索与工艺推荐效果
02
上海金仕达软件科技股份有限公司
- 围绕金融 AI 智能体开展竞品调研
- 对比自研平台与 Coze、豆包、MiniMax
- 完成 Coze 智能体搭建，并参与功能复测、Bug 追踪与数据更新
03
长沙顺通云科技有限公司
- 参与湖南省妇幼官网重构
- 负责功能复测、问题记录与进度跟进
- 协助保障项目上线
04
教育服务与校园市场
- 累计对接 10+ 家教育 / 培训机构
- 累计签约金额 10 万元+
- 运营多个 200+ 人校园兼职社群
- 参与珠海、澳门高校市场拓展
03 / SELECTED WORK
四个切口，四种能力四个项目，展示我
如何解决问题。
每个案例都写清问题背景、我的职责、关键决策、实现过程和最终结果，可以继续打开查看完整材料。
CASE 01 / PRODUCT01SlideFix
↗针对 PPT 动画、备注批量清理易漏易误改的问题，设计「生成变更计划 → 预览 → 确认处理」的产品流程。
- 产品设计
- AI 辅助开发
- 微信小程序
CASE 02 / DATA02SelectPC
↗整理 CPU、GPU、RAM、主板等 200+ 款硬件数据与核心维度，把复杂参数组织成可解释的选择流程。
- 需求设计
- 数据整理
- Streamlit
CASE 03 / HARDWARE03Voice Wings
↗负责元器件选型、电路焊接、机械结构、电源调试与整机联调，实现离线语音控制动作及 RGB 灯效。
- 硬件设计
- ESP32
- 整机联调
CASE 04 / IDENTITY04Portfolio
↗围绕求职定位梳理信息架构与视觉表达，借助 AI 工具完成响应式开发、多轮迭代与 Cloudflare Pages 部署。
- 信息架构
- 视觉表达
- Cloudflare Pages
04 / PRACTICE
屏幕之外的执行力项目之外，我也持续
参与真实协作。
校园运营、商务合作和公开表达，让我积累了与不同角色沟通、组织现场并推进合作落地的经验。
活动运营
赛事执行 · 统筹协同- 协助统筹 ZOWIE GEAR CS2 高校赛澳门赛区赛事执行
- 协助参与王者荣耀高校联赛澳门赛区
- 独立负责金铲铲之战校内赛全流程，参赛 120+ 人
策划与商务
赞助拓展 · 方案撰写 · 协调执行- 参与赞助拓展，对接校园活动合作资源
- 撰写联展、联赛、万圣节等多份校园活动策划案
- 参与方案推进、现场协同与活动落地
公开表达
主持 · 分享 · 现场沟通- 担任校园歌手大赛总决赛主持
- 1×100 俱乐部多次完成 50–60 人主题分享
- 受邀在树成林 AI 商业实战社群联合复盘会分享开单经验与阶段反思
校外成长
跨学科学习 · AI 商业实践- 1×100 俱乐部优秀学员 / 优秀教练员
- 入选哈尔滨工业大学第二届计算城市科学营，参与跨学科 AI 应用课题学习与交流
- 树成林教育 AI 商业实战社群学员，持续参与 AI 应用与商业化实践
05 / HOW I WORK
从问题到结果我通常这样推进
一项工作。
先明确目标和限制，再拆解任务、快速验证，最后完成交付并复盘。下面是我在项目和实习中反复使用的四个步骤。
发现
先确认场景和真正卡点，不急着堆功能。
组织
把零散信息整理成可讨论的需求、数据和流程。
做成
借助 AI 与工程工具快速形成可验证原型。
推向现场
在用户、合作与实际执行中收反馈、拿结果。
06 / CONTACT · OPEN TO INTERNSHIPS
如果你在找一位
懂 AI、会推进、愿意拿结果的实习生。
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