二、主要職責：
1、AI數據清洗模型研發(fā)：
① 深入理解數據清洗的痛點與需求，設計符合業(yè)務場景的數據清洗模型架構。
② 利用機器學習、深度學習等AI技術，研發(fā)能夠自動識別、修正和預測數據錯誤的算法模型。
③ 針對不同類型的數據問題（如缺失值、異常值、重復記錄等），設計專門的清洗策略，并集成到模型中。
2、模型訓練與優(yōu)化：
① 收集并整理用于模型訓練的數據集，確保數據集的多樣性和代表性。
② 運用先進的訓練技術和優(yōu)化算法，對模型進行高效訓練，提升模型的準確性和泛化能力。
③ 監(jiān)控模型訓練過程，定期評估模型性能，根據反饋進行模型調優(yōu)，確保模型持續(xù)迭代升級。
3、自動化數據清洗流程構建：
① 將訓練好的數據清洗模型集成到自動化數據處理流程中，實現數據的自動清洗、驗證和輸出。
② 設計并優(yōu)化數據清洗流程，確保流程的順暢運行和高效處理，減少人工干預。
③ 監(jiān)控自動化流程的執(zhí)行情況，及時發(fā)現并解決潛在問題，確保數據清洗的質量和穩(wěn)定性。
4、數據治理框架構建：
① 參與制定和執(zhí)行數據治理政策、流程和標準，確保數據從采集、存儲、處理到使用的全生命周期管理符合企業(yè)規(guī)范及行業(yè)法規(guī)。
② 設計數據質量監(jiān)控體系，包括設置數據質量指標（DQI）、建立數據質量報告機制，以及實施數據質量審計。
③ 利用AI技術提升數據治理效率，如自動化數據合規(guī)性檢查、敏感數據識別與脫敏等。
④ 培訓團隊成員關于AI在數據清洗與治理中的應用，提升團隊整體能力。
5、AI算法研發(fā)與優(yōu)化：
① 深入研究并應用最新的機器學習、深度學習等AI技術于數據清洗與治理領域，開發(fā)高效的數據處理算法。
② 對現有算法進行性能評估與調優(yōu)，提高數據處理速度和準確性。

三、任職要求：
1、計算機科學、統(tǒng)計學、數學或相關專業(yè)本科及以上學歷。
2、精通Python、Java等至少一種編程語言，熟悉數據處理庫（如Pandas、NumPy）及機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch）。
3、具備扎實的機器學習、深度學習理論基礎和實戰(zhàn)經驗，熟悉常見的數據清洗與治理算法。
4、優(yōu)秀的問題解決能力和邏輯思維能力，能夠獨立分析和解決復雜的數據問題。
5、良好的團隊合作精神和溝通能力，能夠跨部門協(xié)作，推動項目進展。
6、對數據敏感，有高度的責任心和職業(yè)道德，注重數據安全和隱私保護。