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工作職責(zé)
(1)負(fù)責(zé)BD內(nèi)部項目管理事務(wù)，制定并促進(jìn)達(dá)成部門年、季、月、周度計劃；
(2)收集獲取客戶訴求，制定改進(jìn)計劃并跟進(jìn)問題點的改進(jìn)與落實；
(3)部門數(shù)據(jù)的整理與分析，配合部門長進(jìn)行部門的日常運營與改善；
(4)制定項目計劃，實時把控項目進(jìn)度；
(5)組織項目會議，梳理項目過程中的問題點及進(jìn)度情況；
(6)定期向相關(guān)人員通報項目的進(jìn)展；
(7)協(xié)調(diào)及配合各部門，處理項目異常；
(8)識別及預(yù)警項目風(fēng)險，監(jiān)控項目落實情況；
(9)完成領(lǐng)導(dǎo)交付的其他任務(wù)；
(10)除本崗位本職工作外，完成上級領(lǐng)導(dǎo)及公司安排的其他工作；
(11)遵守公司信息安全體系標(biāo)準(zhǔn),不泄露公司的保密信息。
任職資格
學(xué)歷：本科，專業(yè)：計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、信息管理、數(shù)據(jù)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)及相關(guān)專業(yè)
相關(guān)專業(yè)知識與技能：
1、 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)能力（基石）
2、 編程與機(jī)器學(xué)***（核心）
· Python（絕對主流）： 必須非常熟練。重點掌握與數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的庫：
3、 深度學(xué)習(xí)與大模型（進(jìn)階與加分項）
· 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)： 了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理（如前向/反向傳播）、CNN（用于圖像）、RNN/LSTM（用于序列數(shù)據(jù)）。
· 提示詞工程： 設(shè)計和優(yōu)化提示詞，以從大模型中獲得高質(zhì)量的輸出。
· 檢索增強(qiáng)生成： 理解RAG架構(gòu)，并能搭建簡單的RAG應(yīng)用，將外部知識庫與大模型結(jié)合。
· 大模型微調(diào)： 具備使用LoRA等技術(shù)對開源大模型進(jìn)行下游任務(wù)微調(diào)的能力是強(qiáng)加分項。
4、 大數(shù)據(jù)與工程化能力（擴(kuò)大規(guī)模）
· 大數(shù)據(jù)技術(shù)： 了解或會使用Hadoop, Spark（特別是PySpark）處理海量數(shù)據(jù)。
· 云計算平臺： 熟悉至少一家主流云服務(wù)平臺（AWS, Azure, GCP）上的數(shù)據(jù)和分析服務(wù)（如S3, EC2, SageMaker, Databricks等）。
· 模型部署與協(xié)作工具：
· 部署： 了解如何使用Docker容器化模型，使用Flask/FastAPI構(gòu)建API，以及基本的MLOps概念（如CI/CD for ML）。
· 協(xié)作： Git版本控制。
5、 業(yè)務(wù)理解能力： 這是區(qū)分優(yōu)秀與普通分析師的關(guān)鍵。能夠?qū)⒛：臉I(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為具體、可衡量的數(shù)據(jù)問題，并能將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為有商業(yè)價值的行動建議。
6、溝通與表達(dá)能力： 能夠向非技術(shù)背景的決策者（如產(chǎn)品經(jīng)理、市場總監(jiān)）清晰地解釋復(fù)雜模型的結(jié)果和洞見。能編寫清晰的分析報告和技術(shù)文檔。
7、 邏輯思維與問題解決能力： 結(jié)構(gòu)化地思考問題，設(shè)計嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龇桨浮?br>8、 好奇心與持續(xù)學(xué)習(xí)能力： AI領(lǐng)域日新月異，保持學(xué)習(xí)熱情、跟上技術(shù)發(fā)展是必備素質(zhì)。
9、具有至少擁有相關(guān)數(shù)據(jù)分析師證書（如CDA數(shù)據(jù)分析師證書）
職業(yè)素養(yǎng)：
1.勤奮自律、服從公司和上級工作安排；
2.嚴(yán)謹(jǐn)好學(xué)、踏實認(rèn)真、吃苦耐勞、有責(zé)任心；
3.具備相互學(xué)習(xí)、一專多能、獨當(dāng)一面的能力；
4.團(tuán)隊管理公平公正，不收受賄賂，不接受吃請；
5.善于與項目涉及的各層面團(tuán)隊溝通交流，善于激活團(tuán)隊?wèi)?zhàn)斗力。