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主要職責(zé)： 1. 深度結(jié)合業(yè)務(wù)（海爾模式及文化、產(chǎn)品運(yùn)營、用戶體驗(yàn)）并賦能業(yè)務(wù)： - 為業(yè)務(wù)提供知識入口，將與業(yè)務(wù)相關(guān)的知識流轉(zhuǎn)。 - 將知識管理深度集成到業(yè)務(wù)流程中。 - 為業(yè)務(wù)賦能，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)知識化、數(shù)字化。 2. 數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)架構(gòu)： - 設(shè)計(jì)并實(shí)施公司級的數(shù)據(jù)治理框架，包括制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量規(guī)范、主數(shù)據(jù)管理和元數(shù)據(jù)管理策略。 - 建立和完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，提升數(shù)據(jù)的可發(fā)現(xiàn)性、可信度與安全性，確保數(shù)據(jù)在整個生命周期內(nèi)的合規(guī)使用。 - 與業(yè)務(wù)和IT部門合作，厘清數(shù)據(jù)血緣關(guān)系，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，并推動數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的解決。 3. 數(shù)據(jù)挖掘與價值洞察： - 利用統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，以解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題（如客戶生命周期價值預(yù)測、市場趨勢分析、運(yùn)營效率優(yōu)化等）。 - 主導(dǎo)從數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型訓(xùn)練到部署上線的全流程。 - 通過數(shù)據(jù)講故事，將分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為具有影響力的商業(yè)洞察，為高層決策提供支持。 4. 知識提取與知識工程： - 運(yùn)用自然語言處理、文本挖掘和信息抽取技術(shù)，從海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文檔、圖文、視頻、報(bào)告、理論知識、學(xué)術(shù)論文）中自動提取關(guān)鍵實(shí)體、關(guān)系和概念。 - 主導(dǎo)構(gòu)建、維護(hù)和演化企業(yè)級知識圖譜，將分散的數(shù)據(jù)點(diǎn)連接成具有語義意義的網(wǎng)絡(luò)。 - 探索和應(yīng)用大語言模型進(jìn)行智能內(nèi)容摘要、分類和知識生成。 5. 知識管理體系構(gòu)建： - 負(fù)責(zé)規(guī)劃、設(shè)計(jì)和維護(hù)公司的知識管理系統(tǒng)（例如：企業(yè)Wiki、知識圖譜、文檔管理系統(tǒng)等）。 - 建立知識獲取、分類、存儲、共享和更新的標(biāo)準(zhǔn)流程與制度，確保知識的準(zhǔn)確性和時效性。 - 利用自然語言處理（NLP）等技術(shù)，對非結(jié)構(gòu)化文檔（如研究報(bào)告、項(xiàng)目總結(jié)、客戶反饋）進(jìn)行智能標(biāo)簽、分類和知識抽取。 6. 知識管理體系與賦能： - 設(shè)計(jì)并運(yùn)營集成的知識管理平臺，確保挖掘出的洞察和提取的知識能夠被有效地分類、存儲、共享和復(fù)用。 - 創(chuàng)建知識流轉(zhuǎn)的流程與文化，鼓勵“知識貢獻(xiàn)”，并將知識管理深度集成到業(yè)務(wù)流程中。 - 基于知識圖譜和智能搜索技術(shù)，打造企業(yè)級的“智能大腦”，提供精準(zhǔn)的知識推薦和問答服務(wù)，提升全員工作效率與決策質(zhì)量。 職位要求： 必備條件： - 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、信息管理、人工智能、知識管理或相關(guān)領(lǐng)域的碩士及以上學(xué)歷。 - 5年以上以上數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)治理和知識管理相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，深刻理解數(shù)據(jù)生命周期和知識管理生命周期。 - 精通SQL，并熟練掌握Python或R等數(shù)據(jù)分析語言。 - 具有扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則等），并有實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。 - 對知識管理理論和方法有深入理解，有實(shí)際構(gòu)建或運(yùn)營知識管理系統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)。 - 出色的邏輯思維能力、業(yè)務(wù)理解能力和溝通表達(dá)能力，能夠?qū)?fù)雜的技術(shù)問題向非技術(shù)人員清晰地闡述，以及出色的跨部門溝通、項(xiàng)目管理和領(lǐng)導(dǎo)能力，能夠推動復(fù)雜跨部門項(xiàng)目的落地。 - 強(qiáng)烈的戰(zhàn)略思維和業(yè)務(wù)洞察力。 - 技術(shù)棧： - 數(shù)據(jù)層面： 精通 SQL，熟練掌握 Python (Pandas, Scikit-learn)，有大數(shù)據(jù)平臺經(jīng)驗(yàn)。 - 數(shù)據(jù)治理： 熟悉數(shù)據(jù)治理理論，有實(shí)際實(shí)施數(shù)據(jù)質(zhì)量、元數(shù)據(jù)管理或數(shù)據(jù)目錄項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)。 - 數(shù)據(jù)挖掘： 扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)和豐富的建模實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 - 知識提?。?具備NLP項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉實(shí)體識別、關(guān)系抽取、文本分類等技術(shù)。 優(yōu)先考慮條件： - QS排名前100的System Infomation、Knowledge Management、Data Mining、Data Governance等相關(guān)專業(yè) - 有構(gòu)建和運(yùn)維企業(yè)知識圖譜的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，熟悉圖數(shù)據(jù)庫，有構(gòu)建和應(yīng)用知識圖譜的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，熟悉圖數(shù)據(jù)庫（如Neo4j, Nebula Graph等）。 - 具備數(shù)據(jù)治理相關(guān)認(rèn)證。 - 有使用大語言模型進(jìn)行知識提取或應(yīng)用的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。 - 熟悉主流的數(shù)據(jù)治理和知識管理工具平臺。 - 在數(shù)據(jù)中臺或知識中臺建設(shè)項(xiàng)目中擔(dān)任過核心角色。 - 熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)（如Hadoop, Spark, Hive）。 - 有使用主流BI工具（如Tableau, Power BI, Quick BI）的經(jīng)驗(yàn)。 - 在數(shù)據(jù)治理、元數(shù)據(jù)管理方面有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。