艾奇诺

岗位核心价值：
    需精准采集行业内各类加工设备的点检、保养、操作规范数据，通过结构化整理与质量校验，输出符合大模型训练要求的 “高完整、高准确、高可用” 数据资产，直接支撑 AI 模型在工业场景的落地效果。

岗位职责：
1、数据采集与结构化整理
1)通过多渠道采集数据：对接工厂设备工程师 / 一线操作员获取实操文档、拆解设备原厂手册、现场跟岗记录标准化操作流程；
2)按大模型训练要求完成数据结构化处理：使用统一模板录入数据，标注关键信息，建立动作级点检保养规范。
2、数据质量校验与优化
1)建立数据质量校验规则：保障数据 “完整性（无关键字段缺失）、准确性（参数与设备型号匹配）、一致性（同类型设备操作规范逻辑统一）” ；
2)迭代数据采集标准：根据大模型团队反馈，补充采集细分设备或特殊场景数据。
3、数据归档与交付
1)按 “设备类型 - 数据模块（点检 / 保养 / 操作）- 品牌型号” 分类归档数据，建立可视化数据库；
2)定期向大模型训练团队交付数据包，同步数据说明文档（如数据采集场景、字段定义），协助解决模型训练中的数据适配问题。

任职要求：
1、大专及以上学历，理工类专业；
2、2年以上工厂设备管理相关工作经验；
3、具备基本的计算机操作能力；
4、对数据敏感，具备基础的数据分析能力；
5、工作细致认真，具有较强的责任心；
6、具备良好的学习能力和团队协作精神。