HRIS-数字化项目经理

一、数字化规划 对齐业务战略，明确数字化建设目标、范围、路径；建立统一的 HR 业务架构、数据架构，明确优先级、里程碑、资源投入、风险与管控。 二、全生命周期交付与价值闭环 1.主导业务需求调研、结构化梳理与优先级排序，输出高保真需求文档（BRD/PRD）、验收标准及用户故事，确保需求可落地、可验证。 2.落地与风险管控：建立项目监控体系（进度、成本、质量、范围），动态识别技术、业务变更与资源瓶颈；建立风险预警与升级机制，确保问题闭环。 3.质量与体验双控：制定数字化产品质量标准（功能、性能、安全、用户体验），确保交付物符合业务预期。 4.上线运营与价值复盘：组织系统切换、用户培训、运维交接与知识转移；项目收尾时进行价值复盘（预期收益 vs 实际收益），沉淀方法论、模板与最佳实践，纳入组织资产库。 三、数据智能与 AI 项目落地 1.AI 场景识别与方案设计：识别高价值 AI 应用场景（智能决策、预测性分析、流程自动化、智能客服等）。协同IT评估技术可行性与业务 ROI&将业务需求转化为 AI 技术方案（模型选型、数据需求、算法路径、算力规划）。 2.AI 项目交付管理：管理 AI 项目特有生命周期（数据准备→模型训练→验证→部署→监控），管控模型偏差、泛化不足、数据漂移、可解释性差及算力成本失控等特有风险。 四、跨部门沟通与干系人管理 1、作为业务与技术的桥梁，翻译需求、同步进展、管理预期、协调资源，推动决策落地。 2、协调内外部资源（供应商、合作伙伴），保障项目协同效率。 要求： 专业维度： ① 数字化项目全周期管理：精通项目立项、需求调研、蓝图设计、系统开发/配置、UAT测试、上线切换、运维交接的全流程；熟练运用甘特图、里程碑管理控制项目节奏。 ② 熟悉系统技术栈：熟悉系统的架构逻辑，能读懂系统技术方案并与IT团队对话。 ③ 需求管理与变更控制：精通原型评审、需求优先级排序（MoSCoW法则）；建立变更机制，防止需求蔓延。 ④ 具备AI基本素养 通用维度 ① 项目管理能力：能够独立主导数字化项目从规划到落地的全过程 ② 跨部门协同能力：在项目进度、风险、资源协调等方面，找到平衡点并促成共识及解决。能够用业务和技术双方都能理解的语言进行有效沟通 ③文档与知识沉淀：建立项目知识库（需求文档、操作手册、FAQ），推动内部赋能。