核心职责：

· 异构数据清洗与标准化：针对各业务域数据的跨系统不一致问题，设计语义匹配与对齐算法，构建企业级统一数据视图。

· 非结构化文档智能化处理：利用 OCR、文档解析大模型（如 Codex）等技术，从海量 PDF 合同、技术图纸、工艺文件、审批单中提取结构化信息，并转化为 AI 友好的格式（Markdown/JSON）。

· 回写校验与闭环治理：设计 AI 生成数据（如预测结果、决策指令）写回源系统的校验逻辑，确保映射准确、符合业务规则及内控要求，形成数据闭环。

· 主数据与元数据管理：统一集团各业务域的核心字典（物料编码、客户档案、科目表、成本中心、人员组织等），建立企业知识图谱的底层语义关联，支撑 RAG 体系的精准检索。

任职要求：

· 精通 SQL、Python (Pandas) 及主流 ETL 工具，有数据仓库或数据中台建设经验。

· 熟悉数据流水线设计（如 Apache Airflow、n8n 或云原生工作流），能构建稳定可靠的数据处理链路。

· 有丰富的非结构化数据处理经验，熟悉文档分片 (Chunking)、Embedding 及向量化检索策略。

· 加分项：

o 具备制造业“订单到现金 (O2C)”、“采购到付款 (P2P)”、“计划到生产 (I2P)”等端到端流程梳理经验者优先。

o 熟悉主流向量数据库（Milvus、AnalyticDB PostgreSQL、Pinecone 等）的性能调优与运维。