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一、職位概述：
作為數(shù)據(jù)清洗治理部門的AI算法工程師，您的核心使命是推動數(shù)據(jù)清洗工作的智能化轉(zhuǎn)型，通過開發(fā)和應(yīng)用先進的AI技術(shù)，設(shè)計并訓練高效的數(shù)據(jù)清洗模型，以自動化、精準化的方式替代傳統(tǒng)的人工清洗過程（不規(guī)則數(shù)據(jù)中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），大幅提升數(shù)據(jù)處理的效率與質(zhì)量，為企業(yè)的數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)決策提供強有力的支持。
二、主要職責：
1、AI數(shù)據(jù)清洗模型研發(fā)：
① 深入理解數(shù)據(jù)清洗的痛點與需求，設(shè)計符合業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)清洗模型架構(gòu)。
② 利用機器學習、深度學習等AI技術(shù)，研發(fā)能夠自動識別、修正和預(yù)測數(shù)據(jù)錯誤的算法模型。
③ 針對不同類型的數(shù)據(jù)問題（如缺失值、異常值、重復(fù)記錄等），設(shè)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(shù)據(jù)集，確保數(shù)據(jù)集的多樣性和代表性。
② 運用先進的訓練技術(shù)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(jù)反饋進行模型調(diào)優(yōu)，確保模型持續(xù)迭代升級。
3、自動化數(shù)據(jù)清洗流程構(gòu)建：
① 將訓練好的數(shù)據(jù)清洗模型集成到自動化數(shù)據(jù)處理流程中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動清洗、驗證和輸出。
② 設(shè)計并優(yōu)化數(shù)據(jù)清洗流程，確保流程的順暢運行和高效處理，減少人工干預(yù)。
③ 監(jiān)控自動化流程的執(zhí)行情況，及時發(fā)現(xiàn)并解決潛在問題，確保數(shù)據(jù)清洗的質(zhì)量和穩(wěn)定性。
4、數(shù)據(jù)治理框架構(gòu)建：
① 參與制定和執(zhí)行數(shù)據(jù)治理政策、流程和標準，確保數(shù)據(jù)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(shè)計數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，包括設(shè)置數(shù)據(jù)質(zhì)量指標（DQI）、建立數(shù)據(jù)質(zhì)量報告機制，以及實施數(shù)據(jù)質(zhì)量審計。
③ 利用AI技術(shù)提升數(shù)據(jù)治理效率，如自動化數(shù)據(jù)合規(guī)性檢查、敏感數(shù)據(jù)識別與脫敏等。
④ 培訓團隊成員關(guān)于AI在數(shù)據(jù)清洗與治理中的應(yīng)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(yīng)用最新的機器學習、深度學習等AI技術(shù)于數(shù)據(jù)清洗與治理領(lǐng)域，開發(fā)高效的數(shù)據(jù)處理算法。
② 對現(xiàn)有算法進行性能評估與調(diào)優(yōu)，提高數(shù)據(jù)處理速度和準確性。
三、任職要求：
1、計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學或相關(guān)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(shù)據(jù)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(chǔ)和實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉常見的數(shù)據(jù)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(fù)雜的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)敏感，有高度的責任心和職業(yè)道德，注重數(shù)據(jù)安全和隱私保護。