国产中文无码av每日更新在线观看, 亚洲天堂中文字幕一区二区三区免费, 国产口爆吞精在线观视频-黄色国产, 92福利-国内精品久久久久久99,亚洲成AV人A片不卡无码,浪潮AV无码专区,老熟女败火白浆,中文字幕日产av,色情日本免费看大片

大數(shù)據(jù)平臺(tái)與工程中心總監(jiān)是統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)及工程化落地及團(tuán)隊(duì)管理的核心高管崗位，既要具備頂尖的大數(shù)據(jù)技術(shù)能力，又要擁有全面的戰(zhàn)略規(guī)劃和組織管理能力，其核心圍繞大數(shù)據(jù)平臺(tái)的全生命周期管理和工程中心的高效運(yùn)作展開，全面主導(dǎo)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的全生命周期建設(shè)與管理，搭建標(biāo)準(zhǔn)化、可規(guī)?；臄?shù)據(jù)生產(chǎn)體系，為大模型訓(xùn)練、AI應(yīng)用落地及數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用和要素價(jià)值激活提供穩(wěn)定、可靠、合規(guī)的數(shù)據(jù)支撐，推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值最大化轉(zhuǎn)化。
崗位職責(zé)：
1.戰(zhàn)略與架構(gòu)規(guī)劃：制定大數(shù)據(jù)平臺(tái)與工程中心的中長(zhǎng)期技術(shù)戰(zhàn)略，結(jié)合公司業(yè)務(wù)目標(biāo)確定平臺(tái)架構(gòu)方向，設(shè)計(jì)并落地全流程數(shù)據(jù)治理框架，覆蓋數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)注、存儲(chǔ)、版本控制、交付全鏈路，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（準(zhǔn)確性、一致性、多樣性、時(shí)效性）與 SOP 規(guī)范。構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)（圖像、視頻、3D 點(diǎn)云、文本等）處理架構(gòu)，適配 Lakehouse、數(shù)據(jù)湖等存儲(chǔ)方案（Hive、Iceberg、Delta Lake），保障千萬(wàn)級(jí)以上數(shù)據(jù)量的高效管理與復(fù)用。規(guī)劃數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，設(shè)計(jì)自動(dòng)化校驗(yàn)工具與人工審核（Human-in-the-Loop）結(jié)合的工作流，建立質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)與閉環(huán)改進(jìn)機(jī)制。?
同時(shí)負(fù)責(zé)技術(shù)平臺(tái)的整體設(shè)計(jì)、搭建與迭代，評(píng)估新技術(shù)可行性并完成技術(shù)框架選型，攻克架構(gòu)層面的核心技術(shù)難點(diǎn)。
2、技術(shù)創(chuàng)新與團(tuán)隊(duì)管理：搭建并管理大數(shù)據(jù)工程和平臺(tái)團(tuán)隊(duì)，跟蹤 AI 領(lǐng)域技術(shù)趨勢(shì)（多模態(tài)融合、自動(dòng)標(biāo)注、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、合成數(shù)據(jù)生成），引入創(chuàng)新工具與方案優(yōu)化數(shù)據(jù)生產(chǎn)效率。編寫數(shù)據(jù)處理腳本（Python 為主），實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)校驗(yàn)、分析、可視化等自動(dòng)化能力，提升流程標(biāo)準(zhǔn)化水平。?此外還需制定部門內(nèi)的開發(fā)規(guī)范、運(yùn)維流程、質(zhì)量管控及 CI/CD 等最佳實(shí)踐，規(guī)范數(shù)據(jù)接口標(biāo)準(zhǔn)與系統(tǒng)相關(guān)制度。
3、項(xiàng)目與工程落地：統(tǒng)籌大數(shù)據(jù)相關(guān)工程項(xiàng)目的推進(jìn)，把控項(xiàng)目的進(jìn)度、成本與質(zhì)量，監(jiān)督數(shù)據(jù) pipelines、存儲(chǔ)層、計(jì)算層等基礎(chǔ)設(shè)施的設(shè)計(jì)與落地。同時(shí)完成業(yè)務(wù)模型到技術(shù)模型的轉(zhuǎn)換，推動(dòng)數(shù)據(jù)能力與業(yè)務(wù)場(chǎng)景深度融合。
4.數(shù)據(jù)治理與合規(guī)：牽頭數(shù)據(jù)治理工作，涵蓋數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全防護(hù)、數(shù)據(jù)合規(guī)管理等，確保數(shù)據(jù)符合行業(yè)規(guī)范及企業(yè)制度。還要建立數(shù)據(jù)安全體系，防范數(shù)據(jù)泄露、篡改等風(fēng)險(xiǎn)，保障大數(shù)據(jù)平臺(tái)穩(wěn)定合規(guī)運(yùn)行。
5、內(nèi)外部協(xié)同：對(duì)內(nèi)與業(yè)務(wù)、產(chǎn)品、人工智能、解決方案等部門協(xié)作，理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持；對(duì)外對(duì)接技術(shù)供應(yīng)商、云服務(wù)提供商，洽談合作事宜，管控合作質(zhì)量與驗(yàn)收流程，同時(shí)跟蹤行業(yè)技術(shù)趨勢(shì)，引入適配企業(yè)的新技術(shù)與資源。

任職核心要求
1、學(xué)歷與專業(yè)背景：通常要求計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。2、工作與技術(shù)經(jīng)驗(yàn)：一般需8-10年以上大數(shù)據(jù)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，其中3年以上數(shù)據(jù)集建設(shè)或數(shù)據(jù)治理負(fù)責(zé)人崗位經(jīng)驗(yàn)，主導(dǎo)過(guò)至少1個(gè)大型 AI 項(xiàng)目（大模型訓(xùn)練 / 多模態(tài)應(yīng)用）數(shù)據(jù)集從0到1搭建經(jīng)驗(yàn)。
1）具備節(jié)能環(huán)保和雙碳、互聯(lián)網(wǎng)、智能制造等行業(yè)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，持有 CDMP、AWS 云數(shù)據(jù)認(rèn)證等資質(zhì)者加分。同時(shí)要精通 Hadoop、Spark、Flink、Hive 等主流大數(shù)據(jù)技術(shù)棧，熟悉分布式系統(tǒng)、云架構(gòu)、容器化等技術(shù)，具備數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)治理及系統(tǒng)調(diào)優(yōu)的實(shí)戰(zhàn)能力?
2）精通數(shù)據(jù)治理方法論，熟悉數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)、Lakehouse 架構(gòu)，掌握元數(shù)據(jù)管理（Apache Atlas）、數(shù)據(jù)質(zhì)量工具（Talend、Informatica）或自研系統(tǒng)應(yīng)用。?
3）深入理解 AI 模型（LLM、Transformer、CNN 等）訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求，具備多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與跨模態(tài)對(duì)齊技術(shù)經(jīng)驗(yàn)。?
4）熟練掌握 Python 編程，熟悉 Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow 等框架，具備數(shù)據(jù)建模、特征工程實(shí)戰(zhàn)能力。?
5）具備主數(shù)據(jù)管理（MDM）、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平臺(tái)（DAM）搭建或落地經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
3、綜合能力素養(yǎng)：具備優(yōu)秀的戰(zhàn)略思維，能將技術(shù)規(guī)劃與企業(yè)整體戰(zhàn)略結(jié)合；擁有較強(qiáng)的跨部門溝通協(xié)調(diào)能力和項(xiàng)目管理能力，可推動(dòng)復(fù)雜項(xiàng)目落地；此外還需具備創(chuàng)新意識(shí)，能敏銳捕捉大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢(shì)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與突破。