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崗位職責： 1. 個人知識體系建設 - 設計個人知識生產流程及激勵機制，提升知識創建效率與覆蓋率（如模板化文檔、經驗復盤、項目總結標準化）。 - 從集團知識管理現狀診斷，并結合業務戰略，從流程、組織、IT、內容等方面，從0→1進行個人知識管理體系建設與優化； - 指導關鍵用戶（核心團隊或知識大V）進行高價值知識產出，形成企業知識標桿案例。 2. 知識結構化與標簽體系設計 - 建立知識標簽、元數據及分級標準，實現個人知識的結構化、可檢索和可復用。 - 結合NLP、知識圖譜技術推動知識自動標注、語義關聯和跨工具知識調用。 3. 知識內容質量管理 - 制定內容審核標準與質檢機制（人工 AI結合），確保知識準確性、完整性與及時性。 - 優化個人知識創作工具（自動摘要、智能問答、文檔解析等），降低知識產出門檻。 4. 知識應用價值挖掘 - 通過用戶行為數據（上傳頻率、知識使用率、交互數據）挖掘高價值知識，推動其在智能問答、推薦和跨系統調用中的落地。 - 基于各業務領域/部門的知識沉淀、分享情況，通過知識盤點、知識庫建設、社群建設與運營、AI技術應用等，提升對應業務領域/部門的知識獲取效率； - 總結各部門知識管理優秀實踐案例，并在其它業務領域進行分享，豐富集團知識管理實踐庫，提升用戶依賴度與企業內部知識共享文化。 5. 跨部門協作與方法論輸出 - 與產品、運營、技術團隊協作，推動個人知識生產工具優化及功能落地。 - 輸出企業級個人知識管理方法論，提升組織整體知識管理能力。 任職要求： 1. 教育背景：本科及以上學歷，信息管理、人工智能、知識工程等相關專業優先。 2. 經驗要求：3年以上企業知識管理、內容生產或知識產品相關經驗；有企業個人知識管理工具使用或搭建經驗優先。 3. 專業能力： - 熟悉知識生產、結構化、標簽體系設計及內容管理全流程。 - 熟悉NLP、知識圖譜、智能問答等技術在知識處理中的應用優先。 - 數據敏感度高，能通過用戶行為數據優化個人知識產出和應用效果。 4. 軟技能：邏輯清晰，創新能力強，善于推動跨部門協作，關注知識價值沉淀與用戶體驗。