AI数据治理研究员

工作职责
具备扎实的机器学习与数据挖掘理论基础，熟悉知识图谱、本体建模、自然语言处理、多模态数据融合等前沿方向之一或多个；了解 DAMA-DMBOK、DCMM 等数据治理框架，掌握元数据管理、数据质量评估、数据血缘分析等核心概念。对大模型训练数据工程、RAG（检索增强生成）、Agent 知识管理、合成数据、数据偏见与公平性、可解释 AI 等当前热门研究方向有浓厚兴趣。

掌握 Python 及至少一种深度学习框架（PyTorch 等），有学术实验中数据处理与模型实验经验。具有较强的中英文文献检索、阅读与科技写作能力，能独立完成文献综述、研究报告与学术论文撰写。

科研思维活跃，善于从学术前沿中发现问题并提出创新性研究思路；具备良好的学术沟通与跨学科协作能力，治学严谨，自驱力强。

1.跟踪国内外数据治理、知识工程、AI数据治理与数据要素领域的前沿学术动态与技术演进，进行系统性文献调研与综述研究，撰写研究报告与技术趋势白皮书。

2.研究面向 AI 场景的数据治理理论框架与方法体系，重点探索本体驱动的数据治理、知识图谱构建与演化、大模型与知识库的协同机制等方向，设计面向智能系统的知识表示与推理方案。

3.研究知识增强的检索与生成（RAG）、多源异构数据融合与知识对齐、Agent 环境下的动态知识管理等前沿技术，探索知识工程与数据治理在 AI 应用中的深度融合路径。

4.参与数据治理、知识图谱、AI 数据相关国家标准、行业标准的调研与研制工作，为标准化提供理论与技术支撑。

5.承担或参与科研课题，独立或协作完成项目申报、论文撰写与成果申报；在国内外高水平期刊或会议上发表研究成果；推动学术成果的工程转化与应用落地。

工作要求
1.硕士及以上学历；具有较高的政治素养、良好的大局意识、责任意识和团队协作意识；人工智能、计算机、通信、软件工程等相关专业优先。

2.具备2年以上人工智能相关研究、技术分析、产业研究或科研工作经验，熟悉人工智能领域发展动态，了解知识管理、数据管理、本体、智能体等相关技术方向。

3.具备扎实的科研能力和分析能力，能够独立开展前沿跟踪、技术研究和问题分析，具备撰写高水平基础研究论文的能力。

4.具备良好的科研组织和沟通协调能力，能够组织开展技术交流、专家研讨和产学研合作。

5.具备较强的逻辑思维、文字表达和汇报展示能力，熟练掌握PPT制作等相关技能。

6.工作认真细致，责任心强，具有较强的学习能力和创新意识，能够适应人工智能快速发展背景下的前沿研究工作。

专业要求
工学、理学