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1.運用人工智能相關技術，針對行業(yè)開源數(shù)據(jù)，制定并執(zhí)行全面的數(shù)據(jù)采集計劃，涵蓋論文、專利、工法、標準等多源數(shù)據(jù)。 2.運用機器學習、深度學習等人工智能算法，對整合后的海量數(shù)據(jù)進行深度挖掘分析。 3.精準識別數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關聯(lián)，提取有價值的情報信息，為企業(yè)科技創(chuàng)新、市場經(jīng)營、生產(chǎn)活動提供精準的情報支持，提升情報服務智能化水平。 4.負責構建和優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型，將人工智能技術與數(shù)據(jù)挖掘方法相結合，如利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)分類預測，借助自然語言處理技術挖掘文本數(shù)據(jù)中的關鍵情報。通過持續(xù)優(yōu)化模型，不斷提升情報分析的效率和準確性，推動情報服務平臺功能的迭代升級。 5.與跨部門團隊緊密協(xié)作，深入了解各業(yè)務板塊對情報的個性化需求。

任職要求： 1.學歷背景：研究生及以上學歷，統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學、數(shù)據(jù)科學、情報學等相關專業(yè)優(yōu)先。 2.工作經(jīng)驗：3 年以上數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析相關工作經(jīng)驗，有人工智能技術應用、情報領域項目經(jīng)驗者優(yōu)先。 3.專業(yè)技能： ①精通 Python、R 等數(shù)據(jù)分析編程語言，具備扎實的數(shù)據(jù)處理和編程能力，能夠高效處理復雜的情報數(shù)據(jù)。 ②熟練掌握機器學習算法庫，如 Scikit - learn，熟悉深度學習框架 TensorFlow 或 PyTorch，能夠進行模型的搭建、訓練和評估。 ③深入理解數(shù)據(jù)挖掘技術，如聚類分析、關聯(lián)規(guī)則挖掘、異常檢測等，并在實際項目中成功應用。 ④掌握自然語言處理技術，熟悉文本挖掘工具和技術，如 NLTK、SnowNLP 等，⑤能夠?qū)ξ谋绢惽閳髷?shù)據(jù)進行有效處理和分析。 ⑥熟練使用 SQL 進行數(shù)據(jù)庫查詢和數(shù)據(jù)管理，具備良好的數(shù)據(jù)倉庫設計和 ETL 流程開發(fā)能力，保障情報數(shù)據(jù)的高效存儲與調(diào)用。 4.能力素質(zhì)： ①具備敏銳的數(shù)據(jù)洞察力和邏輯思維能力，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)關鍵問題，提出創(chuàng)新性解決方案。 ②擁有出色的溝通能力和團隊協(xié)作精神，能夠與不同專業(yè)背景的人員高效溝通，共同推進項目進展。 ③具備強烈的學習熱情和快速學習能力，對人工智能和數(shù)據(jù)挖掘領域的新技術、新方法保持敏銳的洞察力，能夠快速將其應用到實際工作中。 5.加分項： ①在數(shù)據(jù)挖掘、人工智能相關競賽中取得優(yōu)異成績者優(yōu)先。 ②有大數(shù)據(jù)處理和分布式計算經(jīng)驗，熟悉 Hadoop、Spark 等大數(shù)據(jù)處理框架，能夠處理大規(guī)模情報數(shù)據(jù)。 ③發(fā)表過數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、情報分析相關領域的高水平學術論文者優(yōu)先。