工作职责 :1. 电渠业务智能推荐系统规划与设计 - 负责在运营商业务场景下，针对运营商线上渠道业务的智能推荐系统的整体规划、架构设计与策略制定，包括不限于端智能推荐、搜索类的场景化推荐等。 - 与产品经理、数据团队、业务团队紧密合作，深度挖掘用户需求和业务痛点，制定个性化推荐方案，提升用户留存与转化率。 2. 大模型应用与创新 - 关注并跟进AI大模型（如Deepseek、Qwen等）的***动向，结合运营商业务特性探索大模型在话务分析、业务分析等领域的创新应用。 - 负责推动大模型在企业内部的落地实践，包括技术选型、平台搭建、模型部署与优化，确保与电渠业务的深度融合。 3. 数据治理与系统性能优化 - 参与或主导数据收集、数据清洗、数据标注、模型训练及评估等全流程，保障数据安全和用户隐私合规。 - 对推荐系统进行持续的性能监控与优化，包括推荐算法效率、模型迭代速度、系统容错与扩展性等，确保在高并发场景下系统的稳定运行。 4. 团队协作与技术赋能 - 与前后端、测试、运营、数据分析等多方团队通力协作，推进项目进度并对项目结果负责。 - 为团队提供技术指导与培训，分享先进的算法、模型和***实践，提升整体技术能力。 5. 前瞻性技术研究 - 持续关注业界前沿的推荐算法、AI大模型以及大数据相关技术，评估其在电渠业务场景下的可行性与价值。 - 结合运营商特有的业务模式及数据资源，不断探索创新场景与商业化机会，推动企业在AI领域的竞争力提升。知识或技能 :1. 专业技能 - 精通推荐系统原理及常见算法（协同过滤、内容推荐、召回与排序等），具备独立构建或优化推荐系统的经验。 - 熟悉深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）及常用的机器学习工具（如Scikit-learn、XGBoost等）。 - 了解或具备AI大模型（Deepseek、Qwen等）华为昇滕服务器应用及部署经验，对大规模预训练模型的原理与实践有一定认识。 - 掌握分布式计算与大数据处理相关技术（Hadoop、Spark、Flink等），能够进行海量数据的高效分析与挖掘。 - 对数据库（SQL/NoSQL）及数据仓库有一定的了解，能合理设计数据存储与管理方案。 2. 业务理解 - 对中国移动运营商业务模式和电渠业务形态有基本了解，或对互联网/电商/本地生活服务等领域的推荐系统有成功经验。 - 能够从业务目标出发，结合用户画像与行为数据，设计最优的推荐策略。 3. 软技能 - 具备良好的跨团队沟通与协作能力，能够协调产品、技术、运营等多方资源。 - 较强的分析与解决问题能力，能够在复杂业务场景下快速定位问题并提出可行方案。 - 保持对前沿技术的学习热情和好奇心，善于探索和创新。
