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工作職責 :
1. 電渠業務智能推薦系統規劃與設計 - 負責在運營商業務場景下，針對運營商線上渠道業務的智能推薦系統的整體規劃、架構設計與策略制定，包括不限于端智能推薦、搜索類的場景化推薦等。 - 與產品經理、數據團隊、業務團隊緊密合作，深度挖掘用戶需求和業務痛點，制定個性化推薦方案，提升用戶留存與轉化率。
2. 大模型應用與創新 - 關注并跟進AI大模型（如Deepseek、Qwen等）的***動向，結合運營商業務特性探索大模型在話務分析、業務分析等領域的創新應用。 - 負責推動大模型在企業內部的落地實踐，包括技術選型、平臺搭建、模型部署與優化，確保與電渠業務的深度融合。
3. 數據治理與系統性能優化 - 參與或主導數據收集、數據清洗、數據標注、模型訓練及評估等全流程，保障數據安全和用戶隱私合規。 - 對推薦系統進行持續的性能監控與優化，包括推薦算法效率、模型迭代速度、系統容錯與擴展性等，確保在高并發場景下系統的穩定運行。
4. 團隊協作與技術賦能 - 與前后端、測試、運營、數據分析等多方團隊通力協作，推進項目進度并對項目結果負責。 - 為團隊提供技術指導與培訓，分享先進的算法、模型和***實踐，提升整體技術能力。 5. 前瞻性技術研究 - 持續關注業界前沿的推薦算法、AI大模型以及大數據相關技術，評估其在電渠業務場景下的可行性與價值。 - 結合運營商特有的業務模式及數據資源，不斷探索創新場景與商業化機會，推動企業在AI領域的競爭力提升。

知識或技能 :
1. 專業技能 - 精通推薦系統原理及常見算法（協同過濾、內容推薦、召回與排序等），具備獨立構建或優化推薦系統的經驗。 - 熟悉深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）及常用的機器學習工具（如Scikit-learn、XGBoost等）。 - 了解或具備AI大模型（Deepseek、Qwen等）華為昇滕服務器應用及部署經驗，對大規模預訓練模型的原理與實踐有一定認識。 - 掌握分布式計算與大數據處理相關技術（Hadoop、Spark、Flink等），能夠進行海量數據的高效分析與挖掘。 - 對數據庫（SQL/NoSQL）及數據倉庫有一定的了解，能合理設計數據存儲與管理方案。
2. 業務理解 - 對中國移動運營商業務模式和電渠業務形態有基本了解，或對互聯網/電商/本地生活服務等領域的推薦系統有成功經驗。 - 能夠從業務目標出發，結合用戶畫像與行為數據，設計最優的推薦策略。
3. 軟技能 - 具備良好的跨團隊溝通與協作能力，能夠協調產品、技術、運營等多方資源。 - 較強的分析與解決問題能力，能夠在復雜業務場景下快速定位問題并提出可行方案。 - 保持對前沿技術的學習熱情和好奇心，善于探索和創新。