岗位职责：

1. 研究前沿 AI 技术，重点聚焦图像处理、文字识别（OCR） 等领域，并推动创新应用；

2. 负责档案管理项目中的数据治理体系搭建，制定数据清洗、标准化及质量管控流程，保障档案数据符合行业规范；

3.设计并优化数据清洗策略，针对OCR识别后的文本数据、结构化元数据等进行异常值处理、去重、格式统一及语义纠错；

4. 参与档案数据资产管理，构建元数据目录、数据血缘追踪及数据安全分类分级机制，提升数据可追溯性与合规性；

5. 开发自动化数据质检工具，结合规则引擎与轻量级AI模型（如NLP文本分类），实现档案数据质量动态监控与预警；

6. 协同业务团队完成档案数据迁移、整合及归档，优化数据存储结构，提升检索效率与长期保存可靠性；

7. 负责 AI 相关平台、工具链的搭建和优化，提高 AI 模型开发与部署效率；

8. 负责相关技术方案的评估与落地，撰写技术文档，分享 AI 研究成果。

9. 研究档案行业数据标准（如《电子档案管理规范》），推动数据治理方案在政府/国企项目中的落地应用。

岗位要求：

1. 本科及以上学历，计算机、数学、人工智能等相关专业，2-3年AI 研发经验或复杂数据治理经验；

2. 具备大规模数据处理能力，熟悉Spark、Hadoop、Flink 等大数据处理框架；

3. 具备计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、推荐系统等领域的工程实践经验；

4. 熟悉图像处理、文字识别（OCR） 相关核心算法，如 CNN、Transformers、OCR 识别算法（如 CRNN、CTC、Attention-based OCR）；

5. 熟练掌握 Python、C++、Java 等编程语言，具备 AI 模型优化及高效部署经验；

6. 熟悉 ONNX、TensorRT 等 AI 模型加速工具，具备 AI 算法在GPU/TPU 端优化的实践经验；

7. 有国产化相关经验者优先，熟悉国产数据库、中间件、操作系统等生态环境；

8. 具有大型 G 端项目经验者优先，了解政府、国企等行业的大型项目需求和系统架构特点；

9. 具备良好的问题分析与解决能力，对 AI 技术落地有深入理解和实践经验。