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@sanbuphy
sanbuphy committed Feb 3, 2024
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146 changes: 51 additions & 95 deletions src/app/careers/page.tsx
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@@ -1,3 +1,5 @@
const basePath = process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_PATH || ''

export default function careers() {
return <div className='bg-black text-white'>
<div className="container mx-auto -mt-20 pt-20 md:-mt-16 md:pt-16">
Expand All @@ -12,12 +14,13 @@ export default function careers() {
</blockquote>
<blockquote className='text-2xl md:text-2xl'>
<p>
酒文化史研究员<br/>
来事儿研究员<br/>
酒文化理论研究员<br/>
酒文化实证研究员<br/>
酒文化地域差异研究员<br/>
酒文化年龄差异研究员<br/>
跨模态商业互捧数据清洗工程师<br/>
语言艺术研究工程师<br/>
说好话核心技术专家<br/><br/>
我们期待优秀的你加入，<br/>
享受远程办公和元宇宙敬酒的快乐<br/>
</p>
</blockquote>

Expand All @@ -28,7 +31,7 @@ export default function careers() {
</figure>
</div>
<div className='w-full md:w-1/2 order-1 md:order-2'>
<img alt="" src={`../images/careers.png`}
<img alt="" src={`${basePath}/images/careers.png`}
className='w-full h-full object-cover '></img>
</div>
</div>
Expand All @@ -45,110 +48,63 @@ export default function careers() {
</div>
<div className='w-full md:w-1/2 '>
<blockquote >
<p className='text-2xl md:text-2xl'>开源项目诚招</p>
<p className='text-2xl md:text-2xl'>SocialAI诚招</p>
</blockquote>
<p className='mt-8' >
酒文化史研究员：<br></br>
<br/>
1、调研和研究酒文化的历史发展和演变的相关文献和资料。<br></br>
<br/>
2、分析和解读酒文化史上的重要事件、人物和影响。<br></br>
<br/>
3、探索并还原不同时期和地区酒文化的背景、特点和演变过程。<br></br>
<br/>
4、通过研究探索酒在古代和现代社会中的社会、经济和文化意义。 <br></br>
<br/>
5、撰写相关研究报告、学术论文和文章，为酒文化史研究做出贡献。 <br></br>
<br/>
来事儿研究员职位描述：<br/><br/>

研究和实践各种社交场景下的“来事儿”策略，分析其在人际沟通、团队协作与组织协调中的作用。<br/>

1. 负责对不同地域、行业以及文化背景下的“来事儿”艺术进行深入挖掘，梳理并总结一套有效的来事儿理论体系。<br/>
2. 分析各类情境中成功的来事儿案例，研究如何通过巧妙的互动方式提升个人及组织的社会影响力和合作效率。<br/>
3. 结合心理学、社会学等相关学科知识，探索并创新适合现代职场环境的来事儿技巧和方法论。<br/>
4. 撰写研究报告、培训教材和行业文章，为提升企业和社会各界人士的来事儿能力提供理论支持和实践指导。
</p>
<p className='mt-8' >
酒文化理论研究员：<br></br>
<br/>
1、深入研究并建立关于酒文化的理论框架和概念模型。<br></br>
<br/>
2、探讨酒文化与其他社会现象、活动和价值观念等的关系。<br></br>
<br/>
3、分析和解读不同学派和观点对于酒文化的理论阐释和解释。<br></br>
<br/>
4、针对实际情况和问题，提出相关的理论研究假设和命题。 <br></br>
<br/>
5、通过研究和讨论，为酒文化理论的发展和推广做出贡献。 <br></br>
<br/>
酒文化理论研究员职位描述：<br/><br/>

对国内外各时期的酒文化进行深度研究，整理酒文化的演变历程及其背后的哲学思想和社会影响。<br/>

1. 收集和解读关于酿酒工艺、饮酒习俗、酒宴礼仪等酒文化相关的文献资料，提炼出具有普遍价值的研究成果。<br/>
2. 探索酒文化在当代商业活动、社交场合以及国际交流中的应用模式和发展趋势，提出新的理论见解和策略建议。<br/>
3. 组织开展酒文化学术研讨会、论坛等活动，推动酒文化研究领域的国际交流与合作。<br/>
4. 撰写高质量的研究报告、论文及普及性读物，提高公众对于酒文化的认知度和认同感。
</p>
<p className='mt-8' >
酒文化实证研究员：<br></br>
<br/>
1、收集、整理和分析酒文化相关的实证数据和研究材料。<br></br>
<br/>
2、运用统计学和社会科学研究方法，对酒文化现象进行实证研究。<br></br>
<br/>
3、通过调查、实地观察和实验等方式收集和验证研究数据。<br></br>
<br/>
4、分析和解读实证研究结果，提出相关的结论和建议。 <br></br>
<br/>
5、参与相关学术论文的撰写和发表，推动酒文化实证研究的发展。 <br></br>
<br/>
跨模态商业互捧数据清洗工程师职位描述：<br/><br/>

负责收集和处理来自多元媒介（文本、图像、视频）的商业互捧数据，确保数据的质量和完整性。<br/>

1. 设计并实施数据清洗流程，去除无关信息，提取有效互捧行为特征，构建高质量的商业互捧数据库。<br/>
2. 利用NLP、计算机视觉等技术，对跨模态的商业互捧数据进行深度分析和结构化处理，以便进一步研究和应用。<br/>
3. 配合研究人员优化数据清洗工具和算法，提高数据清洗的准确性和效率，支撑商业互捧行为分析研究项目。<br/>
4. 定期维护和更新数据清洗标准和规范，确保数据符合研究和应用需求。
</p>
<p className='mt-8' >
酒文化地域差异研究员：<br></br>
<br/>
1、研究和比较不同地域对酒文化的认知、态度和实践。<br></br>
<br/>
2、调研和分析不同地域酒文化的历史、背景和特色。<br></br>
<br/>
3、探讨不同地域因素对酒文化发展的影响和作用。<br></br>
<br/>
4、研究和解读不同地域酒文化的差异和共同点。 <br></br>
<br/>
5、提出关于酒文化地域差异的理论假设和研究命题。 <br></br>
<br/>
语言艺术研究工程师职位描述：<br/><br/>

研究并掌握各种说好话、夸赞他人、恰当表达赞誉的语言艺术形式和技术。<br/>

1. 开发适用于机器学习和人工智能系统的语言艺术模型，模拟并实现人类在社交场合中自然、得体且富有感染力的话语表达。<br/>
2. 结合心理学、社会学、语言学等多学科理论，探究语言艺术在人际交往、公关传播、市场营销等方面的应用规律。<br/>
3. 构建和完善语言艺术的大规模语料库，并进行深度分析，产出有影响力的科研成果和产品原型。<br/>
4. 协助团队成员理解并运用语言艺术研究成果，推进相关项目的顺利实施。
</p>
<p className='mt-8' >
酒文化年龄差异研究员：<br></br>
<br/>
1、调查和研究不同年龄群体对酒文化的认知、态度和行为。<br></br>
<br/>
2、分析和解读不同年龄段人群在酒文化方面的差异和变化。<br></br>
<br/>
3、探索年龄因素对酒文化意识和行为的影响和作用。<br></br>
<br/>
4、研究和讨论酒文化传承在不同年龄群体中的特点和挑战。 <br></br>
<br/>
5、提出关于酒文化年龄差异的研究报告和建议。 <br></br>
<br/>
说好话核心技术专家职位描述：<br/><br/>

深入挖掘说好话这一社交技能的核心技术和原理，建立科学严谨的理论框架。<br/>

1. 设计并开发先进的自然语言生成算法，使AI能够根据不同情境灵活运用各种赞美、鼓励和正面反馈的话语策略。<br/>
2. 研究并优化针对不同类型人群、场合和目的的有效说好话策略，并将其应用于聊天机器人、智能客服系统等领域。<br/>
3. 创新并完善评价说好话效果的标准和评估体系，不断优化产品的用户体验和情感共鸣程度。<br/>
4. 指导并培养团队成员掌握说好话核心技术，引领行业在该领域的技术创新和突破。
</p>
<p className='mt-8' >
跨模态商业互捧数据清洗工程师：<br></br>
<br/>
1、负责清洗和整理跨模态商业数据，其中包括酒文化相关的交易、用户、评论等数据。<br></br>
<br/>
2、开发和维护数据清洗工具和流程，确保数据的准确性和可用性。<br></br>
<br/>
3、进行数据清洗和转换，以适应不同的分析和研究需求。<br></br>
<br/>
4、进行数据质量评估和异常值处理，确保数据的可靠性和一致性。 <br></br>
<br/>
5、寻找和修复数据缺失和冗余，以确保数据的完整性和有效性。 <br></br>
<br/>
6、对数据进行标准化和归一化处理，以便于分析和比较。<br></br>
<br/>
7、对数据进行统计分析和可视化，提取有关酒文化的洞察和趋势。 <br></br>
<br/>
8、与数据分析师和研究员紧密合作，理解其需求并提供相应的数据支持。 <br></br>
<br/>
9、不断改进和优化数据清洗工作流程，提高效率和准确性。 <br></br>
<br/>
作为跨模态商业互捧数据清洗工程师，您将负责处理和准备酒文化相关数据，确保研究人员和分析师能够基于高质量的数据进行深入的研究和分析，从而洞察酒文化的商业潜力和趋势，为相关决策提供支持。
<br/>
</p>
<p className='text-2xl md:text-2xl mt-16'>

</p>
<p className='mt-4'>
{/* <p className='mt-4'>
<img alt="" src={`../images/stangel-2022-0484.jpg`}
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<br/>
</p>
</p> */}

</div>
</div>
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