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崗位職責(zé)： 1、 跟蹤AI領(lǐng)域研究進展，基于不同AI技術(shù)特點以及AI整體發(fā)展方向，規(guī)劃經(jīng)營、銷售、服務(wù)、供應(yīng)、采購、質(zhì)量、營銷等業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析方向上的AI場景應(yīng)用。 2、 使用當(dāng)前成熟的和前沿的AI算法和技術(shù)，在大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建AI模型，解決項目，客戶、渠道、服務(wù)、合同商務(wù)、質(zhì)量、風(fēng)控等業(yè)務(wù)領(lǐng)域以及跨領(lǐng)域的問題痛點，并采取科學(xué)有效的方式評估AI應(yīng)用的效果，提升業(yè)務(wù)核心價值。 3、 與業(yè)務(wù)人員進行溝通協(xié)作，識別潛在需求并提煉總結(jié)，甄別適合AI應(yīng)用的業(yè)務(wù)場景，提供對應(yīng)的AI算法和模型，通過實際數(shù)據(jù)檢驗?zāi)Ｐ托Ч?4、 建設(shè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域數(shù)據(jù)特征工程，針對多源數(shù)據(jù)，開展數(shù)據(jù)清洗，特征提取，特征融合等數(shù)據(jù)處理，為AI模型提供高質(zhì)量輸入數(shù)據(jù)。 5、 積累并沉淀各個業(yè)務(wù)領(lǐng)域內(nèi)使用到的AI算法模型，通過總結(jié)AI算法、數(shù)據(jù)建模、業(yè)務(wù)場景之間的匹配關(guān)系，形成一套相對標(biāo)準(zhǔn)化的AI場景化方法，給IT和業(yè)務(wù)團隊賦能。 業(yè)務(wù)技能要求： 1、 具備AI背景知識，了解前沿AI技術(shù)發(fā)展趨勢和方向，具備AI與應(yīng)用場景結(jié)合的知識儲備和良好的技術(shù)規(guī)劃能力，能夠制定AI場景應(yīng)用技術(shù)路標(biāo)規(guī)劃優(yōu)先。 2、 了解CRM和EPR等領(lǐng)域業(yè)務(wù)知識，能夠識別其中存在的問題，能夠根據(jù)實際情況找到原因和解決方法，有過AI在對應(yīng)領(lǐng)域落地應(yīng)用的項目經(jīng)驗優(yōu)先。 3、 具備風(fēng)控、用戶畫像推薦等項目經(jīng)驗優(yōu)先。 4、 有業(yè)務(wù)場景AI項目落地項目經(jīng)驗優(yōu)先。 5、 邏輯思維好，能夠勝任技術(shù)洞察和技術(shù)規(guī)劃工作。 6、 良好的與人溝通和協(xié)作能力，具備較強的自驅(qū)力和創(chuàng)造力。 專業(yè)知識要求 1、 掌握完整的大數(shù)據(jù)處理流程，包括數(shù)據(jù)采集、清洗、預(yù)處理、建模、分析、挖掘、以及數(shù)據(jù)可視化和AI算法應(yīng)用。 2、 對AI基礎(chǔ)算法較為熟悉，熟悉常用分類和回歸算法（線性回歸、svm、決策樹、k-means、KNN等算法）以及深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理、熟悉NLU、小樣本、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、多模態(tài)算法、有相應(yīng)算法項目落地經(jīng)驗。 3、 熟悉主流深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch）具備模型訓(xùn)練和優(yōu)化經(jīng)驗。 4、 具備良好的編程能力、熟練掌握Python、C++或JAVA中的至少一種。