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一、大模型與數(shù)據(jù)建模融合?：負(fù)責(zé)垂直領(lǐng)域數(shù)據(jù)模型開發(fā)，結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計模型與大模型技術(shù)（如LLM微調(diào)、知識圖譜），提升業(yè)務(wù)預(yù)測準(zhǔn)確率。應(yīng)用大模型技術(shù)優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗、特征工程及模型部署效率，支持實時決策場景。
二、數(shù)據(jù)治理與智能分析：?搭建數(shù)據(jù)倉庫分層架構(gòu)，推動大模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。通過大模型實現(xiàn)自然語言交互式數(shù)據(jù)分析，賦能業(yè)務(wù)自主決策。
三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化全流程管理：
1、數(shù)據(jù)資源化?：主導(dǎo)多源數(shù)據(jù)的采集、清洗與整合，建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評估體系；

2、數(shù)據(jù)產(chǎn)品化?：將加工后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，支持業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用；3、 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化?：參與數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值評估，推動數(shù)據(jù)“入表”流程；

4、業(yè)務(wù)場景落地與技術(shù)迭代：?將大模型能力轉(zhuǎn)化為可落地的解決方案，推動工程化部署。跟蹤聯(lián)邦學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合等前沿技術(shù)，探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)的創(chuàng)新應(yīng)用；
5、 跨部門協(xié)作與價值交付：?協(xié)同技術(shù)團隊完成數(shù)據(jù)資產(chǎn)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的集成，輸出資產(chǎn)監(jiān)控報告及可視化看板。向管理層解讀數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值，制定數(shù)據(jù)驅(qū)動策略。

崗位要求：

1、 碩士及以上學(xué)歷，計算機、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)專業(yè)。
2、 3年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗，1年以上大模型項目實踐或數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理經(jīng)驗。
3、熟悉數(shù)據(jù)資產(chǎn)化全流程，有數(shù)據(jù)“入表”實操經(jīng)驗者優(yōu)先。
4、精通 ?Python/SQL，熟練使用 ?PyTorch/TensorFlow? 等深度學(xué)習(xí)框架。掌握數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理工具。熟悉數(shù)據(jù)資產(chǎn)評價指標(biāo)體系及權(quán)重確定方法。
5、能將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn)解決方案。
6、熟悉數(shù)據(jù)安全法規(guī)及合規(guī)管理流程。
7、具備數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值量化能力。
8、具有強烈的自我驅(qū)動力，能夠在快節(jié)奏環(huán)境中工作，具備良好的學(xué)習(xí)、組織、協(xié)調(diào)、溝通能力和團隊協(xié)作精神，有責(zé)任心、抗壓能力強，具備良好的商業(yè)保密意識和職業(yè)道德素養(yǎng)。