产品基本信息

• 数据内容：涵盖职位名称、公司、位置、公司评级、工作类型、薪资（部分）、外部申请链接、完整职位描述等字段，聚焦人工智能与数据相关岗位。
• 数据来源：源自公开可获取的职位列表，经合规抓取整理，不涉及未公开信息。
• 核心用途：支持就业市场趋势分析、NLP 文本处理、推荐系统开发等教育和研究项目。
• 使用限制：仅用于教育和研究，不隶属于任何招聘平台或公司，禁止用于商业招聘服务或未经授权的商业用途。

产品使用说明

1. 数据整理与筛选：获取数据集后，可按工作类型（如全职 / 实习）、地点或职位名称（如数据科学家、机器学习工程师）进行筛选，聚焦特定研究方向（如某地区 AI 岗位需求）。
2. 文本分析（NLP）：提取 “完整职位描述” 字段，进行文本预处理（分词、去停用词），通过主题建模（如 LDA）挖掘热门技能需求（如 Python、TensorFlow、数据分析），或分析不同公司的职位描述风格差异。
3. 就业市场分析：统计各地区职位数量分布、不同工作类型的薪资范围（若有数据）、公司评级与职位竞争力的关联，通过可视化工具（如 Tableau）呈现就业市场趋势，例如 AI 领域实习岗位的地域集中度。
4. 推荐系统开发：以职位描述和用户简历（模拟数据）为基础，构建职位 - 简历匹配模型，通过文本相似度计算（如余弦相似度）实现个性化职位推荐，优化推荐算法效果。
5. 职业路径研究：分析不同职位的晋升关联（如 “数据分析师” 与 “高级数据科学家” 的技能要求差异），结合公司评级，为求职者提供职业发展建议。

应用场景

1. 求职辅助：AI / 数据领域的学生和求职者可通过数据集了解市场需求，针对性提升技能（如根据职位描述中高频出现的 “深度学习”“大数据处理” 等关键词，规划学习路径），或分析目标公司的职位要求与薪资水平，优化求职策略。
2. 教育与培训：培训机构可基于数据集开发职业导向课程，例如根据热门职位的技能需求设计 “数据科学实战训练营”； educators 可将数据用于课堂案例，讲解就业市场分析、文本挖掘等知识，帮助学生衔接职场需求。
3. 学术研究：研究人员可利用数据集探究 AI 与数据领域的招聘趋势，如分析不同地区的技能需求差异、公司评级对薪资水平的影响，或通过职位描述的时间变化（若有历史数据），追踪行业技术演进（如大语言模型相关技能的需求增长）。

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