崗位職責(zé)：
1. 研究前沿 AI 技術(shù)，重點(diǎn)聚焦圖像處理、文字識(shí)別（OCR） 等領(lǐng)域，并推動(dòng)創(chuàng)新應(yīng)用；
2. 負(fù)責(zé)檔案管理項(xiàng)目中的數(shù)據(jù)治理體系搭建，制定數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化及質(zhì)量管控流程，保障檔案數(shù)據(jù)符合行業(yè)規(guī)范；
3.設(shè)計(jì)并優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗策略，針對(duì)OCR識(shí)別后的文本數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化元數(shù)據(jù)等進(jìn)行異常值處理、去重、格式統(tǒng)一及語(yǔ)義糾錯(cuò)；
4. 參與檔案數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，構(gòu)建元數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)血緣追蹤及數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)機(jī)制，提升數(shù)據(jù)可追溯性與合規(guī)性；
5. 開發(fā)自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)檢工具，結(jié)合規(guī)則引擎與輕量級(jí)AI模型（如NLP文本分類），實(shí)現(xiàn)檔案數(shù)據(jù)質(zhì)量動(dòng)態(tài)監(jiān)控與預(yù)警；
6. 協(xié)同業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)完成檔案數(shù)據(jù)遷移、整合及歸檔，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，提升檢索效率與長(zhǎng)期保存可靠性；
7. 負(fù)責(zé) AI 相關(guān)平臺(tái)、工具鏈的搭建和優(yōu)化，提高 AI 模型開發(fā)與部署效率；
8. 負(fù)責(zé)相關(guān)技術(shù)方案的評(píng)估與落地，撰寫技術(shù)文檔，分享 AI 研究成果。
9. 研究檔案行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如《電子檔案管理規(guī)范》），推動(dòng)數(shù)據(jù)治理方案在政府/國(guó)企項(xiàng)目中的落地應(yīng)用。
崗位要求：
1. 本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)，2-3年AI 研發(fā)經(jīng)驗(yàn)或復(fù)雜數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗(yàn)；
2. 具備大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力，熟悉Spark、Hadoop、Flink 等大數(shù)據(jù)處理框架；
3. 具備計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）、自然語(yǔ)言處理（NLP）、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
4. 熟悉圖像處理、文字識(shí)別（OCR） 相關(guān)核心算法，如 CNN、Transformers、OCR 識(shí)別算法（如 CRNN、CTC、Attention-based OCR）；
5. 熟練掌握 Python、C++、Java 等編程語(yǔ)言，具備 AI 模型優(yōu)化及高效部署經(jīng)驗(yàn)；
6. 熟悉 ONNX、TensorRT 等 AI 模型加速工具，具備 AI 算法在GPU/TPU 端優(yōu)化的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)；
7. 有國(guó)產(chǎn)化相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉國(guó)產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件、操作系統(tǒng)等生態(tài)環(huán)境；
8. 具有大型 G 端項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，了解政府、國(guó)企等行業(yè)的大型項(xiàng)目需求和系統(tǒng)架構(gòu)特點(diǎn)；
9. 具備良好的問(wèn)題分析與解決能力，對(duì) AI 技術(shù)落地有深入理解和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。