1. 需求分析与方案设计：

   • 与业务部门（如HR、财务、战略部等）紧密合作，深入挖掘其在管理、分析、决策中的痛点与需求。

   • 将模糊的业务需求转化为清晰、可落地的AI技术解决方案，并撰写技术方案文档。

2. 数据治理与准备：

   • 负责构建和管理与管理相关的数据集（如员工绩效数据、财务数据、运营指标、文档资料等）。

   • 设计和实施数据清洗、标注和特征工程流程，确保数据质量满足模型训练要求。

3. 算法开发与模型训练：

   • 研发、训练和优化适用于管理场景的机器学习/深度学习模型，应用领域包括但不限于：

     • 自然语言处理（NLP）： 智能文档审阅、合同分析、员工反馈情感分析、会议纪要自动生成与摘要。

     • 预测分析： 员工流失风险预测、项目成功概率预测、财务风险预警。

     • 优化与决策支持： 资源分配优化、预算规划模拟、基于数据的战略路径推荐。

     • 智能检索与知识管理： 构建企业知识库的智能问答系统，提升信息检索效率。

4. 系统部署与集成：

   • 将训练好的模型部署到生产环境，并与现有的管理系统进行集成。

   • 开发RESTful API或微服务，为其他应用提供AI能力。

5. 效果评估与持续迭代：

   • 建立模型监控体系，持续跟踪模型在项目实施中的性能与业务效果。

   • 基于反馈和数据变化，对模型进行持续优化和迭代更新。

6. 沟通与协作：

   • 清晰地向非技术背景的管理层和同事解释复杂的技术概念、模型结果及其商业意义。

   • 编写清晰的技术文档和使用手册。

必要条件：

1. 学历与专业： 计算机科学、人工智能、数据科学、统计学或相关领域的本科及以上学历。

2. 编程与工具：

   • 精通Python，并熟练掌握其核心数据科学库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn）。

   • 具有使用主流深度学习框架（如PyTorch, TensorFlow, Hugging Face）的实际项目经验。

3. 算法基础：

   • 扎实的机器学习理论基础，熟悉常见的监督/无监督学习、深度学习算法。

   • 在以下至少一个领域有深入研究：自然语言处理（NLP）、时间序列预测、推荐系统或知识图谱。

4. 数据能力： 熟练使用SQL进行复杂的数据查询和处理，具备良好的数据处理和分析能力。

5. 工程能力： 了解模型部署、容器化技术（如Docker）和基本的MLOps流程。

6. 业务理解： 对企业管理和运营有浓厚的兴趣，具备优秀的逻辑分析和解决问题的能力，能够将业务问题转化为技术问题。

7. 沟通协作： 出色的沟通能力和团队协作精神，能够与不同背景的同事有效合作。

优先考虑条件：

1. 拥有将AI技术应用于企业管理、金融、咨询或类似领域的项目经验。

2. 熟悉大语言模型（LLM）的应用、微调（Fine-tuning）和部署，有LangChain、LlamaIndex等框架使用经验者优先。

3. 有全栈开发经验，能够快速构建演示原型。

4. 在顶级AI会议或期刊上有论文发表，或在Kaggle等数据科学竞赛中取得优异成绩。