数据模型师工作内容

职位描述 一、面向电子装联等离散制造行业APS（先进计划与排程）的研究，需求人数：1人 研究方向： 1. 高效的电子装联等离散制造行业APS算法研究：基于离散制造行业的生产特点，研究生产计划与排程的建模、求解和优化方法，探索和开发基于优化算法、机器学习或深度学习的APS解决方案，以实现离散制造企业的计划与排程优化。 2. 仓储集成与厂内物流协同研究：研究如何将APS与仓储管理、厂内物流调度、生产工单计划等环节进行集成和协同，以提升整体厂内生产的效率和响应能力。 3. 基于统一软件平台架构下的APS产品框架设计：研究基于统一智能工厂软件平台架构下的APS系统构成和主要功能实现技术路线，以实现APS的工程化实施。 招聘要求： 1. 博士学位：要求应聘者持有相关领域（如工业工程、运筹学、计算机科学等）的博士学位。 2. APS领域专业知识：应聘者应熟悉离散制造行业的生产特点，具备扎实的离散制造行业APS领域知识。 3. 编程与数据分析能力：应聘者需熟练掌握编程技能，具备数据分析和建模能力，能够利用编程语言和工具开发和实现APS算法。 4. 团队合作与沟通能力：应聘者应具有团队协作精神，具有良好的沟通和交流能力，具有较强的责任心和自我驱动能力。 二、面向医药生产等行业的数字孪生和工艺优化研究，需求人数：1人 研究方向： 1. 数字孪生模型开发：研究和开发面向医药生产等行业的数字孪生模型，将物理工厂的运营过程、设备和工艺进行建模，以实现实时监测、仿真和优化。 2. 工艺优化算法研究：探索和开发基于数字孪生模型的生产工艺优化算法，提高生产过程的效率和质量。 3. 数据驱动的决策支持系统：研究如何基于数字孪生和实时数据采集，构建数据驱动的决策支持系统，实现生产过程的智能控制和优化。 招聘要求： 1. 博士学位：要求应聘者持有相关领域（如工业工程、计算机科学、自动化、医药生产等）的博士学位。 2. 数字孪生和工艺优化知识：应聘者应具备扎实的数字孪生和工艺优化领域知识，了解物理系统建模、仿真、优化算法等相关技术和工具。 3. 良好的工程背景：具备离散制造行业的工程背景和实践经验，了解生产工艺、设备运行和优化方法，能够将研究成果有效应用于实际生产中。 4. 沟通和团队合作能力：应聘者应具有团队协作精神，具有良好的沟通和交流能力，具有较强的责任心和自我驱动能力。 三、面向离散制造行业生产过程管理的语义表示与智能交互研究，需求：1人 研究方向： 1. 语义描述与知识表示：研究如何使用语义描述和知识表示方法，对离散制造生产过程中的设备、工艺和资源等进行建模和描述，以提高生产过程的可理解性和自动化程度。 2. 语义指令与智能交互：探索和开发基于语义技术的指令生成和智能交互方法，使操作人员能够通过自然语言或语音指令与智能制造系统进行交互和控制，实现人机之间的智能交互。 3. 智能制造助理系统：研究构建智能制造助理系统，利用语义描述和智能交互技术，实现生产过程管理系统辅助代码生成、工程配置自动优化、智能交互等功能。 招聘要求： 1. 博士学位：要求应聘者持有相关领域（如计算机科学、人工智能、工业工程等）的博士学位。 2. 人工智能知识：应聘者应具备扎实的语义描述、知识表示、机器学习、自然语言处理等人工智能相关领域知识，了解语义技术、自然语言处理和对话系统等相关技术和主流工具。 3. 工业领域背景：具备离散制造生产过程管理的工业背景和实践经验，了解生产工艺、资源调度和生产过程优化方法。 4. 沟通和团队合作能力：应聘者应具有团队协作精神，具有良好的沟通和交流能力，具有较强的责任心和自我驱动能力。

岗位目标： 1. 数据仓库/平台基础数据层、中间层、集市层的设计 2. 业务需求调研、数据分析等相关工作 3. 业务方与数据开发团队的衔接 4. SDM、模型优化、数据业务口径验证 任职要求： 1、计算机、通信、电子、自动化、数学等相关专业 2、3年以上数据仓库/大数据平台/数据集市的模型设计经验；具有源系统调研经验和业务调研的经验；了解ETL算法和任务调度： 1）具有数据仓库/大数据平台项目的建设经验； 2）能够基于数据类项目需求进行业务调研工作； 3）能够基于业务需求，进行数据需求分析，并可以独立的进行源系统级数据调研工作； 3、熟悉数据模型设计方法论，参与过银行的主题模型、中间层的设计(必须)； 4、熟悉银行存款、贷款、理财等业务流程系统的业务； 5、熟悉零售CRM、对公客户CRM集市、风险集市、营销集市等应用领域； 6、能够承担业务调研、需求分析、逻辑模型设计的工作，可以带领/培养初级模型人员 7、熟悉SQL语言，能够熟练编写数据质量探查、数据验证规则相关脚本 8、对数据治理有一定的了解，包括元数据、数据质量和数据标准

岗位职责: 1. 负责使用常用数据分析及数据挖掘算法（时间序列/time series, 分类/classification, 聚类/clustering, 文本挖掘/text mining, 自然语言/NLP等）来支持大数据应用风控场景； 2. 负责模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期，解决不同场景下的风控业务问题，包含但不限于审批模型、贷中管理模型、催收模型和反欺诈模型、精准营销模型等； 3. 开拓前沿的机器学习技术，深入文本挖掘分析、社交网络分析等前沿算法开发，从大数据中挖掘客户行为特征属性，识别异常并分析与风险的关联度，据此产生创新应用； 4. 对接沟通风控业务线团队，提供数据驱动风控策略方面的专业咨询方案，解决业务的疑难点，并对业务工作提出建设性意见； 任职资格: 1. 数学、统计、计算机、金融等相关专业本科以上学历，硕士、博士优先； 2. 具有5年以上数据分析、数据挖掘及模型开发经验，参与过金融类风控模型产品研发者优先； 3. 熟悉xgboost,svm,回归,聚类等机器学习常用算法，有深度学习方向经验，熟练使用tensorflow、keras之一，对于复杂网络相关算法有了解以及实践经验者优先； 4. 熟练使用SQL语言，了解Hadoop/Spark/Hive等常用大数据处理工具；能够熟练使用PYTHON，R等软件独立编程实现相关算法逻辑。pyspark、spark mllib、tensflow、Mxnet、theano加分。

岗位职责： 1.围绕客户数据应用需求，进行需求拆解,梳理分析框架，结合公司数据资源，输出数据需求表，主导分析建模与最终交付； 2.根据公司业务发展的需要，基于行业的核心业务场景，构建对应的数据应用模型，并实现模型的价值转化，实现模型的商业运用； 3.基于行业数据分类分级和数据质量规则，构建数据分类分级模型以及数据质量评估模型，实现行业数据自动化分类分级和数据质量评估； 4.与部门售前工程师进行配合，支撑售前工程师关于数据挖掘相关技术材料输出。 任职要求： 1.统招本科及以上学历，3年以上数据分析和挖掘相关工作经验，有模型产品化经验者优先。 2.具备良好的数据分析能力，熟悉常用机器学习算法，掌握Python等数据挖掘工具； 3.有快速学习能力及创新精神，良好的团队合作能力以及推进项目落地的能力； 4.业务理解能力强，善于沟通及解决问题。

期股激励

工作职责 1. 根据给定标注规则，完成文本数据标注，包括但不仅限于问答、对话、nl2sql等相关任务。可编写脚本进行数据处理，分析数据分布，清洗提纯数据。 2. 在保证质量的前提下，以最高效率通过项目质检； 3. 参与项目标注的标准制定与迭代； 4. 参与跨部门的沟通与合作，包括但不限于研发、产品经理、项目运营和项目客户。 职责要求 1. 硕士学历及以上（优先）； 2. 熟悉常见的自然语言处理的数据标注任务，有对应的项目经验； 3. 熟悉Python基本操作，能够编写脚本进行文本数据处理，熟悉正则表达式优先； 4. 了解常见的Markdown语法优先； 5. 了解文心一言，ChatGPT等大语言模型，有一定的使用经验优先； 6. 沟通能力强，能与协作方高效沟通； 7. 有强烈的责任心，有一定的总结能力和推动问题解决的能力； 8. 能够接受新鲜事物，思维敏捷，能适应快捷搜高标准的工作要求。

1、参与大模型数据引入平台建设，涉及对外部数据相关的资产管理，数据处理等服务的系统架构设计和开发工作，推动业务和技术的融合落地，建设数据中台核心平台能力； 2、参与网页/文本数据结构化、标准化、分析挖掘能力建设，沉淀数据资产，内容工具等产品，支撑蚂蚁智能技术和生态业务发展； 3、保障技术系统稳定可靠，熟练运用合适技术对复杂场景做出合理技术设计，深入分析解决系统疑难问题； 4、对采集、大数据内容应用产品有一定了解，对负责领域做未来判断和规划。 职位描述 1、具备扎实的计算机基础，本科及以上学历，2年以上工作经验，未来发展潜力高； 2、熟悉Java研发技术栈，具备良好的编程素养，有强烈的技术热情，能够持续学习提升； 3、有主流互联网/软件公司工作经验，具备良好的执行拿结果能力，敢于担当，善于协同合作，能够指导培养新同学； 4、有大数据技术、搜索引擎、数据网关、数据采集、文本挖掘、舆情、传播平台等经验优先考虑； 5、有大模型训练、数据预处理、AI workflow等相关经验优先考虑。

【招聘对象】：2024年毕业的国内高校同学 【岗位职责】： 在这里，您将从事IT应用层软件、分布式云化软件、互联网软件等的设计开发，可以采用敏捷、Devops、开源等先进的软件设计开发模式，接触最前沿的产品和软件技术，成为大容量高并发技术的专家；您将参与华为产品的软件研发工作，包括但不限于： （1）完成从客户需求到软件产品定义、架构设计、开发实现、再到上线运营维护等产品生命周期中的各个环节； （2）创造性解决产品在实现过程中的技术难题，应用前沿技术提升产品的核心竞争力，如分布式系统、性能调优、可靠性、数据库等； （3）有机会参与业界前沿技术研究和规划，参与开源社区运作，与全球专家一起工作、交流，构建华为在业界影响力。 【岗位要求】 1、计算机、软件、通信等相关专业本科及以上学历； 2、热爱编程，基础扎实，熟悉掌握但不限于JAVA/C++/C/Python/JS/HTML/GO等编程语言中的一种或数种，有良好的编程习惯； 3、具备独立工作能力和解决问题的能力、善于沟通，乐于合作，热衷新技术，善于总结分享，喜欢动手实践； 4、对数据结构、算法有一定了解； 5、优选条件： （1）熟悉TCP/IP协议及互联网常见应用和协议的原理； （2）有IT应用软件、互联网软件、IOS/安卓等相关产品开发经验，不满足于课堂所学，在校期间积极参加校内外软件编程大赛或积极参于编程开源社区组织； （3）熟悉JS/AS/AJAX/HTML5/CSS等前端开发技术。

Docta.ai是一家诞生于硅谷的AI初创公司，专注于确保深度学习、机器学习以及大语言模型的训练数据的安全和可靠性。团队成员包括哈佛大学、加州大学、上交、上科大等学校的教授及博士，并在字节跳动、腾讯等科技公司担任过Tech Leader和高级研究员职位。创始团队在机器学习数据质量领域有10多年科研及业界经验，其成果发表在机器学习顶会（ICML，NeurIPS，ICLR）40余篇，千星开源项目（https://github.com/Docta-ai/docta），并在Amazon等公司落地验证。 目前，我们正在寻找机器学习（大模型数据）工程师 （全职/实习生）、前端工程师（兼职）和后端工程师（全职）来完成我们第一款商业化产品。在这里，你将接触数据质量领域顶尖的科研团队，对大模型HHH（helpful, honest, harmless）做出贡献。公司国内部门目前完全远程办公，全职员工提供五险一金，工作时间灵活。我们追求高效，拒绝一切耗时长加班等行为。 公司旨在用算力代替人力，用算法完成高质量数据标注/清洗，减少繁杂冗余的人工标注，将人力资源安排到定向产生高质量稀缺数据的工作中。前端工程师主要负责产品交互设计及实现，后端工程师主要负责产品内容接口及数据中心搭建维护，机器学习工程师主要负责优化整理现有互联网数据，与算法团队对接。 （爬虫） 大模型数据工程师职位简介：(10k ~ 30k/m) 1. 爬虫技能 - 遵循robots协议，爬取互联网上允许搜索爬虫采集的公开信息，参与爬虫系统的建设与优化，满足各类业务数据需求； - 实现数据提取、清洗、结构化、入库、统计分析等需求； - 有数据爬取的项目经历；熟悉各种反爬，如验证码、滑块、模拟登陆等； - 熟悉 Python，具备良好的编码风格及编码能力；熟悉主流爬取技术及爬虫框架工具，如 Selenium/Puppeteer/Scrapy/PhantomJS 等； 2. 数据库管理技能: - 具备数据库基本知识，能够与数据库工程师对接 - 有向量数据库开发、使用经验，如FAISS。 3. 其他： - 理解机器学习基本概念，能够读写英文文档（必须） - 良好的沟通技能，能够与其他技术团队成员有效沟通，解释应用程序功能。 - 需要计算机科学、软件工程、数据科学、数据库管理或相关领域的学士学位或以上。 - 了解机器学习基本知识，能够与机器学习工程师对接。 - 具备相关的实践经验或者工作经验，将增加竞争力。

1-6个月