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工作職責(zé) :
1. 電渠業(yè)務(wù)智能推薦系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計 - 負責(zé)在運營商業(yè)務(wù)場景下，針對運營商線上渠道業(yè)務(wù)的智能推薦系統(tǒng)的整體規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計與策略制定，包括不限于端智能推薦、搜索類的場景化推薦等。 - 與產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)團隊、業(yè)務(wù)團隊緊密合作，深度挖掘用戶需求和業(yè)務(wù)痛點，制定個性化推薦方案，提升用戶留存與轉(zhuǎn)化率。
2. 大模型應(yīng)用與創(chuàng)新 - 關(guān)注并跟進AI大模型（如Deepseek、Qwen等）的***動向，結(jié)合運營商業(yè)務(wù)特性探索大模型在話務(wù)分析、業(yè)務(wù)分析等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。 - 負責(zé)推動大模型在企業(yè)內(nèi)部的落地實踐，包括技術(shù)選型、平臺搭建、模型部署與優(yōu)化，確保與電渠業(yè)務(wù)的深度融合。
3. 數(shù)據(jù)治理與系統(tǒng)性能優(yōu)化 - 參與或主導(dǎo)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標注、模型訓(xùn)練及評估等全流程，保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私合規(guī)。 - 對推薦系統(tǒng)進行持續(xù)的性能監(jiān)控與優(yōu)化，包括推薦算法效率、模型迭代速度、系統(tǒng)容錯與擴展性等，確保在高并發(fā)場景下系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。
4. 團隊協(xié)作與技術(shù)賦能 - 與前后端、測試、運營、數(shù)據(jù)分析等多方團隊通力協(xié)作，推進項目進度并對項目結(jié)果負責(zé)。 - 為團隊提供技術(shù)指導(dǎo)與培訓(xùn)，分享先進的算法、模型和***實踐，提升整體技術(shù)能力。 5. 前瞻性技術(shù)研究 - 持續(xù)關(guān)注業(yè)界前沿的推薦算法、AI大模型以及大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，評估其在電渠業(yè)務(wù)場景下的可行性與價值。 - 結(jié)合運營商特有的業(yè)務(wù)模式及數(shù)據(jù)資源，不斷探索創(chuàng)新場景與商業(yè)化機會，推動企業(yè)在AI領(lǐng)域的競爭力提升。

知識或技能 :
1. 專業(yè)技能 - 精通推薦系統(tǒng)原理及常見算法（協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦、召回與排序等），具備獨立構(gòu)建或優(yōu)化推薦系統(tǒng)的經(jīng)驗。 - 熟悉深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow、PyTorch等）及常用的機器學(xué)習(xí)工具（如Scikit-learn、XGBoost等）。 - 了解或具備AI大模型（Deepseek、Qwen等）華為昇滕服務(wù)器應(yīng)用及部署經(jīng)驗，對大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的原理與實踐有一定認識。 - 掌握分布式計算與大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)（Hadoop、Spark、Flink等），能夠進行海量數(shù)據(jù)的高效分析與挖掘。 - 對數(shù)據(jù)庫（SQL/NoSQL）及數(shù)據(jù)倉庫有一定的了解，能合理設(shè)計數(shù)據(jù)存儲與管理方案。
2. 業(yè)務(wù)理解 - 對中國移動運營商業(yè)務(wù)模式和電渠業(yè)務(wù)形態(tài)有基本了解，或?qū)ヂ?lián)網(wǎng)/電商/本地生活服務(wù)等領(lǐng)域的推薦系統(tǒng)有成功經(jīng)驗。 - 能夠從業(yè)務(wù)目標出發(fā)，結(jié)合用戶畫像與行為數(shù)據(jù)，設(shè)計最優(yōu)的推薦策略。
3. 軟技能 - 具備良好的跨團隊溝通與協(xié)作能力，能夠協(xié)調(diào)產(chǎn)品、技術(shù)、運營等多方資源。 - 較強的分析與解決問題能力，能夠在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下快速定位問題并提出可行方案。 - 保持對前沿技術(shù)的學(xué)習(xí)熱情和好奇心，善于探索和創(chuàng)新。