人才招募｜数据智能的下一步创新在哪，你准备好了吗？

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利用数据智能技术实现数据驱动业务，是每一个组织一直以来数字化转型的重要目标，也是数据智能产业每一个参与者的创新的方向。

随着数据来源日益丰富、数据体量快速增长，企业对数据的依赖和挖掘愈发深入，从数据的产生到数据的使用，企业长期面临数据孤岛、数据质量、数据效率、数据安全与隐私保护等诸多挑战。

众多数据智能技术创新者与先行者们前仆后继，在不断尝试中探寻应对之路，长期的抑或短期的；分化的抑或融合的。比如，风靡一时的数据中台，企业从趋之若鹜到避之不及。也许大而全不是最佳之选，我们需要真正面向业务场景，继续寻找最优路径。

下一步创新在哪？

以大模型为代表的生成式人工智能快速崛起，为数据带来了新的机遇。凭借强大的计算能力与分析模型，数据价值最大化的被展现。而数据作为一切运作的基础，成为企业落地大模型、激发新质生产力的关键。

未来所有的企业都将成为 Data+AI 的企业。这样的趋势和机遇，不管是从 Databricks、Snowflake 这样的 Data Infra 巨头在积极部署 LLM,还是 OpenAI 这样的 AI Infra 玩家收购数据库公司 Rockset 事件中都可见一斑。

于企业而言，只有充分利用自身更多的私域数据，赋能大模型，才能将生成式人工智能技术在知识传承、辅助决策等领域取得最佳效果。尽管大模型在语言理解、逻辑推理、辅助决策能力上有非常惊艳的效果，但要真正在企业应用落地，还面临着海量异构数据导致的模型数据质量参差不齐，私有数据模型训练和算力的成本高昂，及公有部署可能产生的安全隐患等挑战。

随着数据管理和模型训练变得愈发密切，数据平台和智能平台的分离实际上影响了企业数智化的进程，数算一体成为数据智能下一步创新的新范式。

创新，是创造价值

彼得·德鲁克说，“创新是创造新的价值，真正的价值和质量一样，取决于客户”。

因此，技术创新不是终点而是起点。正如爱数致力于通过数算一体架构融合大模型与企业私域数据资源，目的是来化解数据与业务的鸿沟，实现企业经营的快速响应和市场适应能力。

Data+AI 还需要什么，是“不拘一格降人才”，当客户为价值而来而非产品而来时，我们需要更懂客户的你。作为浪潮之中的一份子，如果你致力于用积累的业务知识和技术能力帮助客户真正解决数据的问题，欢迎你加入我们的营销队伍。

此外，如果你不满足于模型技术现状，致力于用算法开拓人工智能的新边界，欢迎你加入我们的研发队伍。

以数据重塑生产力，共创智能世界

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