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搭建多源數(shù)據(jù)管道，整合客戶交易數(shù)據(jù)（線索、商機、訂單）及銷售溝通文本（郵件、聊天記錄等）。
設(shè)計數(shù)據(jù)清洗、特征工程方案，解決數(shù)據(jù)稀疏性、噪聲及樣本不平衡問題。
算法建模與開發(fā)
開發(fā)時序預(yù)測模型（如LSTM、Prophet），精準(zhǔn)預(yù)測客戶經(jīng)理與客戶的最佳溝通時間窗口。
運用NLP技術(shù)（文本分類、主題聚類、BERT/GPT微調(diào)）提煉溝通內(nèi)容主題，生成個性化推薦建議。
探索多模態(tài)融合方法，結(jié)合交易行為與文本語義特征構(gòu)建聯(lián)合推薦模型。
本科以上學(xué)歷
技術(shù)能力：
精通Python及主流AI框架（PyTorch/TensorFlow），熟練掌握Pandas/Numpy等數(shù)據(jù)分析工具。
深入理解NLP全流程（分詞→Embedding→模型訓(xùn)練），具備BERT/Transformer等模型實戰(zhàn)調(diào)優(yōu)經(jīng)驗。
熟悉時序預(yù)測模型（ARIMA、LSTM）及推薦系統(tǒng)算法（協(xié)同過濾、知識圖譜）