职位简介：
作为联想的Data Analysis leader，你将负责利用数据分析优化AI相关产品，包括分析不同渠道的行为数据、构建数据集、评估和优化intent模型及大语言模型，以提升诊断效率和准确性。你需要构建和维护数据分析平台，设计指标体系并开发可视化工具，同时深入挖掘用户行为特征和需求，为产品迭代提供数据支持。此外，你将参与模型评估与优化，跟踪大模型对用户问题总结的准确性和完整性，并探索新的机器学习算法和模型架构。此职位要求计算机科学、统计学、数学或数据科学等相关专业本科及以上学历，熟练掌握Python、SQL及机器学习算法，具备3年以上数据分析或数据挖掘相关工作经验，有AI产品经验者优先。
简历及面试建议：
在撰写简历时，你需要突出你在数据分析、机器学习及AI产品优化方面的实际经验。特别是那些与intent模型、大语言模型或知识图谱相关的项目经验。用具体的数据和成果来展示你的能力，比如‘通过优化intent模型，将诊断准确率提升了X%’或‘开发了数据可视化工具，帮助团队效率提升X%’。此外，强调你的技术栈，如Python、SQL、TensorFlow或PyTorch，并说明你在这些工具上的熟练程度。如果你有ASR或自然语言处理的经验，务必详细描述，因为这些是优先考虑的技能。最后，展示你的沟通和团队合作能力，可以通过描述你与其他团队（如工程师或产品经理）合作的项目来体现。
面试时，面试官会重点关注你的技术能力和项目经验。准备详细描述你过去的数据分析项目，特别是那些涉及AI产品或机器学习模型优化的案例。面试官可能会问你如何解决特定的数据分析问题，比如如何处理数据噪声或优化模型性能。因此，提前准备一些具体的例子，并能够清晰地解释你的思考过程和技术选择。此外，面试官可能会考察你对机器学习算法和深度学习框架的理解，所以复习一下这些基础知识，并准备回答相关问题。在沟通环节，展示你如何与不同角色合作，比如如何将数据分析结果转化为产品改进建议。最后，保持自信和专业，面试官不仅看重你的技术能力，也看重你解决问题的思路和团队合作精神。
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