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有第三方AI應(yīng)用到銷售端的經(jīng)歷優(yōu)先

1.數(shù)據(jù)基建與業(yè)務(wù)支持
o負責(zé)多平臺（抖音/天貓/小紅書/私域等）營銷數(shù)據(jù)清洗、整合，通過Python/R自動化報表生成。
o使用統(tǒng)計方法（假設(shè)檢驗、回歸分析）評估營銷活動ROI，輸出優(yōu)化建議。
o搭建可視化看板（Power BI/Tableau），向管理層直觀呈現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標。
2.AI技術(shù)橋梁
o研究AI工具（如ChatGPT、友盟 ）在營銷場景的適用性，輸出《AI應(yīng)用可行性報告》。
o協(xié)助對接AI供應(yīng)商，將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為技術(shù)語言（如“用戶分群”需提供哪些數(shù)據(jù)字段）。
o組織內(nèi)部AI科普培訓(xùn)（如“抖音算法推薦機制解讀”）。
3.戰(zhàn)略分析支持
o監(jiān)控競品AI營銷動態(tài)（如競品小紅書筆記的語義分析），提煉可借鑒策略。
o參與制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場進入策略（如通過聚類分析定位高潛力區(qū)域）。

任職要求
硬性要求
1.技術(shù)基礎(chǔ)
o掌握Python/R語言，能使用Pandas/NumPy完成數(shù)據(jù)清洗（無需獨立開發(fā)模型）。
o了解PyTorch/TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，無需實操建模。
o熟悉SQL基礎(chǔ)查詢，能從數(shù)據(jù)庫提取業(yè)務(wù)所需數(shù)據(jù)。
2.數(shù)據(jù)分析能力
o掌握描述性統(tǒng)計、假設(shè)檢驗（T檢驗/Z檢驗）并解釋業(yè)務(wù)意義。
o了解張量，了解梯度下降、loss函數(shù)、激活函數(shù)等基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)概念。
3.教育背景
o數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。
優(yōu)先條件
1.有跨部門協(xié)作經(jīng)歷（如學(xué)生會項目統(tǒng)籌）。
2.熟悉生物科技行業(yè)基礎(chǔ)術(shù)語（如臨床試驗階段、醫(yī)療器械注冊流程）。
3.使用過ChatGPT等生成式AI工具優(yōu)化工作流程。
軟性要求
1.溝通能力：能將技術(shù)結(jié)論轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)建議（例如：“K-Means聚類顯示3類用戶，建議對高價值用戶定向推送學(xué)術(shù)內(nèi)容”）。
2.學(xué)習(xí)能力：在無技術(shù)上級指導(dǎo)下，能通過文檔/課程自主掌握工具（如快速上手觀遠數(shù)據(jù)平臺）。
3.業(yè)務(wù)敏感度：從數(shù)據(jù)異常（如某產(chǎn)品線轉(zhuǎn)化率驟降）中發(fā)現(xiàn)潛在問題。