携程资深AI训练师(MJ028893)
任职要求
1. 3年以上智能客服产品运营经验，熟悉AI在各行各业客服领域的应用和运营； 2. 熟悉C2O、C2B的业务性质，有较强的业务分析能力，对用户的行为特征和需求有敏锐的感知，能够对用户需求进行深入分析，识别关键需求，并推动需求的逻辑； 3. 具有优秀的文字表达能力，能够高效完成分析复盘总结，有出色的文字组织能力； 4.有较强的逻辑思维能力和优秀的表达能力，逻辑清晰，言简意赅、重点突出； 4.有较强的责任心和自我驱动力； 5.能快速融入团队，和工作伙伴友好沟通协作。 职位描述 1.深入了解公司业务属性，敏锐洞察用户需求，为智能问题解决方案的搭建与友好交互体验的提升两大模块提供有力支持。 2.深入研究智能客服领域各行各业的功能设计、服务策略、流程原理、技术应用为推进全场景的智能解决能力提升提供创新且可落地的需求方案输出。 3.监控各核心指标的数据变化，能够针对数据波动高效迅定位…
工作职责
1.根据业务知识和服务流程规范，设计智能机器人产品的知识库和流程结构，以及友好的答案话术表达； 2.负责IM智能客服，能独立负责某场景线路，对于场景的能力提升提供相应的支持隔和解决方案； 3.识别智能机器人产品线上运营问题，挖掘可提升智能商服解决能力的产品功能，设计产品功能实现的流程方案，计算需求价值，出具需求文档； 4.持续挖掘线上可以提升用户交互体验的产品需求，持续推动方案落地并追踪数据效果； 5.监控线上各项数据指标的变化，根据数据波动情况，分析异常数据的根因，并找到可优化解决办法，提升智能解决率和满意度。
负责ASR智能客服： 1.有一定的AI训练的运营经验，能否负责一个场景线路，对于场景的能力提升提供相应的支持和解决方案 2.了解人工智能技术和应用场景 3.具备良好的逻辑思维能力和细致的观察力，能够准确理解和执行复杂的标注任务，对数据中的逻辑关系有敏锐的洞察力 4.能否根据数据，分析和发现智能中的提升点和解决方案 5.了解项目推动和运营的基本工作流程
1. 大模型PoC与Demo支持：执行方案评估，实施，演示，部署全过程，能够按照业务场景快速快速落地PoC项目。 2. 大模型需求分析：帮助客户理清大模型需求并转化为技术要求，对外控制客户需求，对内解决技术难题，保证项目的顺利落地和达效。 3. 跨部门协同：协调跨部门资源，组织算法或大模型产品团队进行技术研发、验证及部署工作，保证算法解决方案按时高质量交付。 4. 合作伙伴协同：管理合作伙伴技术方案和技术实现细节，解决项目的技术风险。
1、数据资产管理平台开发与治理 构建企业级数据资产管理平台，构建数据清晰的血缘，支持高效溯源。 建立元数据管理、数据血缘追踪、质量监控与安全合规体系。 2、知识图谱构建与优化 从结构化/非结构化数据中提取实体与关系，构建行业知识图谱（如客户关系图谱）。 通过规则引擎、NLP模型持续优化图谱质量。 3、AI助理系统开发 集成大语言模型（LLM）与垂直知识库，开发智能问答、自然语言查询及自动化报表功能。 设计API/Web接口，支持业务用户通过自然语言调用数据服务（如“查询某产品的销售趋势”）。 搭建模型训练与部署框架，实现AI能力快速迭代。 4、数据安全合规与质量管理 建立数据质量指标（完整性、一致性、准确性），开发自动化检测与修复工具。 实现异常数据实时告警（如延迟、权限越权），并通过邮件/SMS/企业微信通知责任人。 5、平台性能与稳定性保障 优化Spark/Flink任务性能，提升高并发场景下的平台稳定性。 监控系统运行状态，设计容灾机制与自动化运维工具，降低故障率。
1、基于企业核心业务需求,设计、开发、优化Al Agent,赋能公司内部AI应用场景。 2、深入分析企业业务流程,具备独立的需求分析与方案设计能力,能够独立完成Al Agent需求对接、方案开发与优化等工作； 3、负责Agent任务流编排，持续优化Prompt Engineering、知识增强(RAG) 、强化学习等策略,提升Agent在复杂业务场景下的表现; 4、评估并优化Al Agent交互体验,通过持续调优提高自然语言理解能力及生成内容的精准度,并沉淀相关经验; 5、设计完整的测试方案,包括人工测试和机器测试等,组织相关方参与测试并验证测试结果，不断调优测试方法； 6、参与搭建企业级Al Agent平台,基于Dify (或Langchain等其他开发平台)快速集成与管理多种主流AI模型(商业与开源大模型），实现Agent灵活编排、调用与优化； 7、参与Al Agent运行架构设计,优化数据流转、权限管理、任务调度等关键模块,确保系统的高效性与可扩展性; 8、与公司数据安全部门和合规部门密切合作，在满足业务效果的同时，确保Al Agent的数据安全和隐私保护符合合规要求；