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要職責(zé)與工作任務(wù)
1.數(shù)據(jù)治理與整理：
負(fù)責(zé)公司各類規(guī)章、制度、標(biāo)準(zhǔn)操作程序（SOP）等非結(jié)構(gòu)化文檔的數(shù)字化采集、清洗和分類存儲(chǔ)。
建立和維護(hù)公司內(nèi)部數(shù)據(jù)資源庫(kù)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可訪問(wèn)性。
利用自然語(yǔ)言處理（NLP）等技術(shù)，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵信息抽取、標(biāo)簽化和知識(shí)圖譜構(gòu)建。

2.流程自動(dòng)化開(kāi)發(fā)：
識(shí)別并評(píng)估公司內(nèi)部可自動(dòng)化的重復(fù)性數(shù)據(jù)處理任務(wù)（如報(bào)表生成、數(shù)據(jù)錄入、信息校驗(yàn)等）。
設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)和部署機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）解決方案，替代人工操作，提高工作效率。
維護(hù)和優(yōu)化現(xiàn)有的自動(dòng)化腳本和流程。

3.AI模型與應(yīng)用開(kāi)發(fā)：
針對(duì)特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如文檔智能檢索、風(fēng)險(xiǎn)條款識(shí)別、合規(guī)性檢查等），訓(xùn)練和部署輕量級(jí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)模型。
開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單的內(nèi)部智能應(yīng)用或工具（如智能問(wèn)答機(jī)器人Chatbot），方便員工查詢規(guī)章和數(shù)據(jù)。
與業(yè)務(wù)部門(mén)溝通，將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化為實(shí)際可用的業(yè)務(wù)解決方案。

4.協(xié)作與支持：
與IT部門(mén)協(xié)作，確保開(kāi)發(fā)的應(yīng)用和工具與現(xiàn)有系統(tǒng)（如ERP, OA等）有效集成。
為業(yè)務(wù)部門(mén)提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支持，解答相關(guān)問(wèn)題。

四、任職資格要求
1.學(xué)歷與專業(yè)：本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)。
2.經(jīng)驗(yàn)要求：1-3年相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)秀應(yīng)屆畢業(yè)生也可考慮。
有數(shù)據(jù)清洗、處理和分析的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
有RPA開(kāi)發(fā)（如UiPath, 影刀，云擴(kuò)等）或流程自動(dòng)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
有NLP（如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別）項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
（關(guān)鍵）有制造業(yè)、化工行業(yè)或To B企業(yè)軟件背景者優(yōu)先。
3.技能要求：
編程語(yǔ)言： 熟練掌握Python，必備。熟悉SQL進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作。
AI/ML框架： 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（如Scikit-learn）和深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow, PyTorch之一）。
NLP技術(shù)： 了解并使用過(guò)常見(jiàn)的NLP工具庫(kù)（如NLTK, SpaCy, Hugging Face等）。
數(shù)據(jù)處理： 熟練使用Pandas, NumPy等數(shù)據(jù)處理庫(kù)。
其他： 了解基本的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)、API接口調(diào)用。具備良好的文檔編寫(xiě)能力。

五、綜合素質(zhì)：

具備強(qiáng)大的邏輯思維能力和問(wèn)題解決能力。

良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，能準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)需求。

對(duì)新技術(shù)有好奇心和學(xué)習(xí)能力，能獨(dú)立開(kāi)展工作。

具備一定的責(zé)任心，注重?cái)?shù)據(jù)安全和保密。