数据治理新要求

对大模型的研究发现,小规模、高质量的数据通常比大规模、低质量的数据能带来更好的训练效果。这也就使得在大模型时代,行业对数据治理的重视程度又大大增加了。从数据到训练、推理再回到数据形成的反馈循环,即数据飞轮,推动着大模型不断更新、优化、迭代自身,数据治理已成为大模型时代不可或缺的命题。

数据治理本身也得益于智能化的发展,从人为定制的标准,变得越来越越来越工具化、技术化、智能化,降本提效的目标建设已经愈发具备成效,包括大模型等智能应用,以及更底层的数据平台的各个层面,比如采集、建模、指标、分析等层面,都深受影响。

为顺应大模型时代的数据治理新要求、新趋势,DataFun将举办DataFunCon·2023深圳站线下大会,大会将通过邀请业内互联网大厂、金融公司等机构的数据治理专家,着重探讨数据治理中涉及的上述方方面面的话题,并延伸至整个Data+AI行业的变与不变的主题,欢迎广大从业者参与交流。

11.24大会日程

赖洪科OPPO互联网应用研发平台总经理

演讲题目:OPPO应用分发在推荐领域提效上的实践与思考

1.OPPO应用分发业务场景介绍

2.OPPO应用分发数据体系概况及架构

4.未来在推荐领域及大数据领域的规划与方向

听众收益:

1.了解OPPO在应用分发业务上的具体场景及厂商应用分发的差异化特点

2.了解OPPO应用分发在推荐算法领域的技术能力、全场景数据价值及应用案例

扫码报名咨询

11.25大会日程

朱耀概货拉拉高级大数据工程师

个人介绍:朱耀概,本科毕业于华南理工大学,先前就职于vivo,从事过万亿级vivo用户画像建设,目前就职于货拉拉,主要从事大数据平台、大数据自动化运维体系建设以及HBase稳定性建设,ApacheHBase/Kyuubi/UniffleContributor。

演讲题目:货拉拉大数据下一代基础架构实践与思考

演讲提纲:

1.背景与挑战

2.基础架构实践

3.总结与思考

4.未来展望

1.面对资源波峰低谷,如何在成本和资源效率间平衡

2.除了x86服务器,我们还有别的选择么

3.面向云原生浪潮,大数据架构如何演进

出品人:周强OPPO数据架构负责人

个人介绍:周强,曾任职于土豆网、支付宝、阿里云等公司,长期从事算法平台、数据平台的研发工作,在大数据平台建设方面有丰富实践经验。目前任职OPPO数据架构负责人,负责智能湖仓、Agent智能体应用建设和技术演进。

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9.“2022全国汽车物流行业年会”在上海召开智能物流解决方案架构师 张会 张会表示汽车物流行业的数字化、智能化变革方兴未艾,如火如荼,物流管理水平已经成为影响企业成本和市场竞争力的关键因素之一。百度地图汽车物流数智化解决方案,通过货车导航、鹰眼轨迹平台帮助企业提升里程规划和运输监管的能力,通过物流算法中台帮助企业提升运输调度、多式联运、智能配载和运力http://www.autologistics.org/?m=home&c=View&a=index&aid=684
10.汽车行业web前端岗位有哪些?Worktile社区前端架构师:负责设计和优化汽车行业网页和应用程序的前端架构,提高系统性能和用户体验。他们需要熟悉前端开发技术的最新趋势和发展方向,具备良好的系统设计和优化能力。 前端测试工程师:负责对汽车行业网页和应用程序进行测试和质量保障。他们需要熟悉常见的前端测试工具和方法,能够有效发现并修复前端开发过程中的问题和Bug。https://worktile.com/kb/ask/814307.html
11.智能网联汽车产业人才需求预测报告.pdf21 2 核心观点 1.2020 年智能化与网联化带动汽车新增产值约3100 亿元人民币,预 计2025 年将达到8000 亿元人民币。 2 .本课题研究对象为智能网联汽车研发人员,2019 年汽车行业从业 人员约551 万人,其中研发人员约55.1 万人,智能网联汽车相关研发人 员约为4.0 万人,占比约为7.26% 。包括系统、软件、硬件、算法、https://max.book118.com/html/2022/1113/8017125074005012.shtm