岗位职责：
1、 跟踪AI领域研究进展，基于不同AI技术特点以及AI整体发展方向，规划经营、销售、服务、供应、采购、质量、营销等业务领域数据分析方向上的AI场景应用。
2、 使用当前成熟的和前沿的AI算法和技术，在大数据的基础上，构建AI模型，解决项目，客户、渠道、服务、合同商务、质量、风控等业务领域以及跨领域的问题痛点，并采取科学有效的方式评估AI应用的效果，提升业务核心价值。
3、 与业务人员进行沟通协作，识别潜在需求并提炼总结，甄别适合AI应用的业务场景，提供对应的AI算法和模型，通过实际数据检验模型效果。
4、 建设业务领域数据特征工程，针对多源数据，开展数据清洗，特征提取，特征融合等数据处理，为AI模型提供高质量输入数据。
5、 积累并沉淀各个业务领域内使用到的AI算法模型，通过总结AI算法、数据建模、业务场景之间的匹配关系，形成一套相对标准化的AI场景化方法，给IT和业务团队赋能。
业务技能要求：
1、 具备AI背景知识，了解前沿AI技术发展趋势和方向，具备AI与应用场景结合的知识储备和良好的技术规划能力，能够制定AI场景应用技术路标规划优先。
2、 了解CRM和EPR等领域业务知识，能够识别其中存在的问题，能够根据实际情况找到原因和解决方法，有过AI在对应领域落地应用的项目经验优先。
3、 具备风控、用户画像推荐等项目经验优先。
4、 有业务场景AI项目落地项目经验优先。
5、 逻辑思维好，能够胜任技术洞察和技术规划工作。
6、 良好的与人沟通和协作能力，具备较强的自驱力和创造力。
专业知识要求
1、 掌握完整的大数据处理流程，包括数据采集、清洗、预处理、建模、分析、挖掘、以及数据可视化和AI算法应用。
2、 对AI基础算法较为熟悉，熟悉常用分类和回归算法（线性回归、svm、决策树、k-means、KNN等算法）以及深度神经网络算法的基本原理、熟悉NLU、小样本、无监督学习、多模态算法、有相应算法项目落地经验。
3、 熟悉主流深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）具备模型训练和优化经验。
4、 具备良好的编程能力、熟练掌握Python、C++或JAVA中的至少一种。