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财务顾问 远程兼职

岗位职责: 1、帮助企业规划,全年可以领取的各类政策补贴,如:返税、社保、培训、招聘等补贴。 2、根据企业招聘贫困人口数量,完成国税抵税政策的解答; 3、负责小规模企业针对不同类型的财务问题提供相应的解决方案; 4、负责一般纳税人企业全年税务筹划咨询服务工作; 5、针对有税务问题的企业负责人及财务人员提供相应的税筹解决方案; 6、协助企业领取国家各项政府补贴,给企业创造额外收入 工作形式; 1、兼职岗位,每天工作时长不超过1.5小时,不限工作地点; 2、以咨询解答企业税务问题为主(先通过电话,后微信沟通。类似咨询顾问、客服等工作性质); 3、利用空余时间解答问题,已有全职工作不影响此兼职工作; 工作流程: 1、企业通过AI系统筛选出有需求、想要了解税筹问题的企业负责人或部门负责人; 2、公司将想要咨询的企业负责人或部门负责人的问题及联系方式给到财税兼职老师; 3、兼职老师根据企业的问题,以电话回访或微信给企业设计相应的税筹方案,补贴方案; 4、企业确认并采纳我们的方案。 任职要求: 1、大专以上学历,有一年以上财务岗位工作经验,从事财务管理岗位优先录取。 2、有良好的统筹规划能力,逻辑分析能力 3、性格开朗,思维敏捷,语言组织能力较好,有很强的的目标感; 工作安排: 1、参加集中面试,详细了解公司经营模式、兼职工资岗位、岗位薪金、结算方式; 2、参加公司组织的免费岗前培训,学习当地所有的政策补贴和30多种节税方案; 3、参加公司组织的岗前培训考核,考核通过,签订合作协议; 4、开展兼职工作,工作时间由兼职工作人员自行安排。 注:从集中面试到入职工作,所有岗前培训完全免费,培训完不参加考核或者不做此工作,公司也不会收取任何费用,培训即为筛选人才。

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预估 10000 元

招聘安全专家(白帽) 远程兼职

职位描述: 我们正在寻找一位具有卓越技术能力和深入了解网络安全的安全专家加入我们的团队。作为一名安全专家,你将负责评估和提升我们系统和网络的安全性,并确保我们的关键资产免受未经授权的访问和攻击。你将与安全团队紧密合作,发现和修复潜在的漏洞,并提供安全建议和解决方案。 职责: 进行系统和网络的安全评估,发现潜在的漏洞和安全问题。 模拟攻击,测试系统的弱点,并提供改进建议和解决方案。 进行网络侦查和渗透测试,以识别系统中的安全漏洞。 分析和应对安全事件,包括入侵检测和应急响应。 提供安全培训和意识活动,提高员工的安全意识和技能。 跟踪和分析最新的安全威胁和漏洞,及时更新和改进安全措施。 要求: 本科及以上学历,计算机科学、网络安全或相关专业。 具备深入了解网络和系统安全的知识,熟悉攻击技术和防御策略。 掌握常用的渗透测试工具和技术,如Metasploit、Nmap等。 熟悉常见的安全标准和框架,如OWASP、CIS等。 具备良好的编程和脚本语言能力,如Python、Bash等。 具备良好的问题解决能力和分析能力,能够快速响应安全事件。 拥有相关安全认证,如CEH、OSCP等者优先考虑。 具备良好的团队合作和沟通能力。 福利待遇: 具有竞争力的薪资待遇(可议)。 提供持续的职业发展和培训机会。 弹性工作制度,提供灵活的工作时间和地点。 活跃的团队氛围,丰富多彩的团队建设活动。 如果你对网络安全充满热情,具备出色的技术能力和独立解决问题的能力,欢迎加入我们的团队!

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预估 50000 元

软件开发工程师(兼职) 远程兼职
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PHP
JAVA

核心需求 对指定的新闻文章的内容进行智能判断,提取出文章描述关键字和态度。新闻文章来源爬虫爬取的各新闻网站、微信公众号的。关键字是某单位主体的名称、简称,高校居多。如北京大学、北大,清华大学、清华。 文章的态度即是文本的情感态度,分为以下三种情况: 正面:文章对单位主体的认可赞美的。 中立:文章对单位主体进行客观真实的介绍,不包含个人立场。 负面:文章对单位主体不认可,进行批评指责甚至是恶意抹黑。 判断标准要能接近人工识别的标准,至少是让人看上去是相关的。 主要问题 在关键字提取时,像这些都是正文含有北京大学,情绪偏负面的。但是主体内容和北京大学无关的内容,是不需要的。要想办法过滤掉。这样用户一眼看过去相关度就高了。也就容易接受使用了。解决舆情系统误报问题,最终让舆情系统的检测更准确。 举例来说: 正文里面含有北京大学,但是整体文章和“北京大学”无关。造成误报。根本需求就是提高相关性,降低误报。 示例样本 根据识别是否正确,分为正样本(可以正确判断的样本)和负样本(会识别错误的样本)。 正样本 以下样本能够正确识别含有北京大学、或者北大的匹配的样本。 https://dy.163.com/article/HP3596OB0553THOL.html https://3g.163.com/dy/article/HH4N4H660536LOE0.html https://dy.163.com/article/HNE5U0TC0552UVEN.html https://www.cn-healthcare.com/article/20200619/content-538308.html 负样本 负样本主要有三类 第一类的可能是分词造成的。比如下面的含有“北大”,但是不是我们需要的北京大学的“北大”。 https://news.sina.com.cn/s/2022-12-19/doc-imxxeieh3862464.shtml http://www.zhuzhouwang.com/2020/1229/394854.shtml https://www.sznews.com/news/content/2022-12/19/content_25525650.htm 第二类,含有“北京大学”,但是这个新闻和北京大学没关系。 https://news.hangzhou.com.cn/shxw/content/2022-12/19/content_8429260.htm http://www.jiaodong.net/news/system/2022/12/17/014530967.shtml https://www.ztnews.net/article/show-393527.html http://news.66wz.com/system/2022/12/17/105529619.shtml https://hb.ifeng.com/c/8LlaffrCHQj 第三类,含有“北京大学”,内容也匹配。但是情感分析不准确。 对于已标记的数据,我们目前的训练结果准确度能达到90%多,但是对于未标记的数据,还是会有误判的情况。希望合作方能给出更好的解决方案。 最终输出: 合作者最好有过舆情开发经验,能提供以前的项目进行对比查看。如果是全新开发需能提供初步测试的demo进行在线测试。确定可行,提供整体的解决方案,架构设计,程序源码。

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