事业单位招聘网

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

扫一扫,访问微社区

事业单位微信公众号  北京  天津  山东  河北  湖北  广东  江苏  福建  四川  云南  陕西  甘肃  宁夏  辽宁  内蒙古
 上海  重庆  山西  河南  湖南  广西  浙江  江西  贵州  海南  安徽  新疆  青海  吉林  黑龙江

事业单位微信公众号

天天成公微信公众号:

天天更新最新事业单位招聘信息

事业单位微信公众号
事业单位招聘网 首页 陕西 查看内容

2026年西安建筑科技大学图书馆专业技术人员招聘公告

2026-5-3 20:29| 发布者: admin| 查看: 0| 评论: 0

摘要:   根据学校人才引进相关规定,经学校批准,现面向社会公开招聘图书馆专业技术人员,相关事项公告如下:   一、招聘岗位及人数   招聘岗位:图书馆馆员   招聘人数:3人(专业方向分别为:图书情报类1人、 ...
  根据学校人才引进相关规定,经学校批准,现面向社会公开招聘图书馆专业技术人员,相关事项公告如下:

  一、招聘岗位及人数

  招聘岗位:图书馆馆员

  招聘人数:3人(专业方向分别为:图书情报类1人、大数据与数据科学类1人、人工智能与智能信息处理类1人)

  二、岗位职责

  1.参与构建图书馆全域数据资产的战略规划与治理体系,负责相关领域数据的采集、整合、清洗与规范化管理,保障数据资产高质量、高可用,开展多源内外部学术数据融合分析与价值挖掘相关工作。

  2.参与构建覆盖学科、人才、项目、成果的学科知识图谱与学术生态监测平台,结合专业方向开展学科竞争力态势分析、交叉学科热点预测、学术人才发现与评价等深度研究,定期产出数据洞察报告。

  3.面向学校科研全过程,提供科研数据管理计划咨询、科研数据存储归档、合规共享及基金项目数据合规性支持等科研数据管理服务,为学校“双一流”建设、学科布局优化、高层次人才引进、重大科研方向培育提供数据驱动的模拟推演与精准支撑。

  4.对接学校发展规划与学科建设处、各二级学院的高阶数据决策需求,提供定制化智库服务;与图书馆内部各部门跨部门联动,响应数据调用与分析需求,保障数据服务高效衔接,形成“宏观-微观”双向赋能的数据服务体系。

  5.参与图书馆数智化建设相关科研项目与课题研究,推动图书情报、大数据、人工智能等技术在图书馆场景的应用与成果转化,助力图书馆五大能力体系构建;指导图书馆文献资源建设方案和资金配置优化,提升经费使用效益。

  6.开展学术影响力分析、课题前沿探测等情报服务,参与特色馆藏资源数字化与价值挖掘;负责数据中台日常维护与优化,推动数据分析成果转化为图书馆服务产品;参与智慧图书馆平台、AI能力平台建设与迭代,研发AI驱动的新型智能数据服务,提供技术工具与算法模型支持,推动“物智(AI)+人慧(HI)”深度融合发展。

  三、报名条件

  (一)基本条件

  1.拥护中国共产党的领导,热爱高等教育事业,恪守高校教师职业道德规范,品行端正,责任心强,具备良好的团队协作与跨部门沟通能力。

  2.具有国家教育行政主管部门认可的博士研究生学位及相应学历,年龄不超过32周岁(1994年1月1日之后出生)。

  3.具备扎实的专业理论功底和较强的科研创新能力,有跨学科或交叉复合型专业学习经历、高水平学术论文或著作发表、重大科研项目参与或成果转化等经历者优先考虑。

  4.具有较强的学习能力,能很快掌握高校图书馆业务逻辑,了解高等教育“双一流”建设、学科发展相关需求,掌握数据分析、数据治理、智能技术应用等实操技能,能快速适应智慧图书馆数智化工作场景,拥有独立开展课题研究和推动项目落地的能力。

  5.具有适应招聘岗位要求的身体条件和心理素质。

  6.能胜任岗位工作要求,服从图书馆的岗位安排和工作调配。

  7.无法律法规规定不得聘为事业单位工作人员的情形。

  (二)各专业方向任职条件

  1.图书情报类

  (1)博士毕业专业所属一级学科为信息资源管理(代码1205),研究方向重点为图书馆学、情报学、数字人文等。

  (2)深度理解图书馆文献资源建设、文献计量、情报分析等核心业务,熟悉馆藏资源优化、学科知识图谱构建、学术生态监测等工作逻辑。

  (3)掌握情报调研、学术成果分析、学科竞争力研判等方法,能够独立撰写深度学科情报分析报告;具备科研数据管理、基金项目数据合规性分析相关经验者优先。

  (4)了解数智化技术在图书馆的应用场景,能结合图书情报专业知识与数据技术,为学科服务、资源建设提供深度情报支撑。

  2.大数据与数据科学类

  (1)博士毕业专业所属一级学科为信息资源管理(代码1205),研究方向重点为数据管理与数据科学等;或博士毕业专业所属一级学科为统计学(代码0714),研究方向重点为统计机器学习、数据科学与统计应用等。

  (2)精通大数据采集、清洗、整合、存储、分析等全流程技术,熟练使用各类数据分析工具,具备大数据框架搭建相关经验者优先。

  (3)具备多源数据融合分析、数据资产治理、数据价值挖掘经验,能独立开展数据建模、趋势预测等工作。

  (4)了解高等教育领域数据特征,有学科、人才、项目、成果等维度数据处理及分析案例者优先。

  3.人工智能与智能信息处理类

  (1)博士毕业专业所属一级学科为计算机科学与技术(代码0812),研究方向重点为人工智能、计算机应用技术等;或博士毕业专业所属一级学科为电子信息(代码0854),研究方向重点为人工智能、计算机技术等。

  (2)掌握AI算法模型研发、训练与优化技术,熟悉AIGC、物联网、区块链等新兴技术在信息服务领域的应用。

  (3)具备智能平台搭建、AI驱动型服务研发经验,能结合图书馆场景实现智能技术落地。

  (4)了解数据中台、AI能力平台的建设与迭代逻辑,具备技术与业务融合的思维,能为图书馆数智化建设提供技术方案。

  四、招聘程序

  1.应聘人员报名

  应聘人员将招聘报名登记表及相关附件材料以压缩文件方式投递至xjdrsk@xauat.edu.cn,压缩文件和邮件主题须以“应聘图书馆(图情类/大数据与数据科学类/人工智能类)-姓名-博士-毕业院校-毕业专业”命名,三种类别选其一。

  应聘材料:

  (1)招聘报名登记表(见附件)及个人应聘简历;

  (2)身份证正反两面扫描件;

  (3)各阶段学历、学位证书原件扫描件;

  (4)证明应聘人员符合岗位专业任职条件的材料;

  (5)业绩、获奖、任职经历等证明材料(自愿提供)。

  报名截止时间:2026年4月30日18:00(以邮件时间为准)。

  2.资格审查

  用人单位根据招聘公告要求对应聘人员进行资格审查,通过资格审查人员名单将在西安建筑科技大学人事处网站(https://rsc.xauat.edu.cn/)公布,未通过资格审查人员不再单独通知。通过资格审查的人员按通知要求参加后续环节。岗位计划招聘数量与通过资格审查人数的比例不足1:3,缩减(取消)招聘计划。

  3.综合考察

  用人单位组织综合考察环节,考察应聘人员的专业能力与人岗匹配程度。考核总成绩为百分制,其中笔试成绩占比60%,面试成绩占比40%,笔试成绩最低控制分数线为60分(满分100分)。

  4.体检与政审

  根据考试总成绩按照1:1的比例确定体检和考察人选。体检须在二级及以上医院进行,体检合格后由用人单位和人事处复审资格条件,同时考察应聘人员的思想政治表现、道德品质、遵纪守法、个人征信等方面情况,考察不合格的,取消应聘资格。

  因应聘人员放弃或考察不合格形成的缺额,从该招聘岗位参加面试且面试成绩不低于60分的人员中,按照考试总成绩从高到低依次递补,只递补一次。递补人员先进行体检,体检合格者,再进行考察。

  5.公示与聘用

  根据考试、体检、考察结果,择优确定拟聘人员,并在西安建筑科技大学人事处网站(https://rsc.xauat.edu.cn/)进行公示,公示期满对没有异议或者反映的问题经查失实的,办理入职手续。

  五、相关说明

  1.本次招聘只接收指定报名邮箱接收的应聘材料。

  2.应聘人员报名时,须认真阅读招聘条件,对所提交应聘材料的真实性、准确性、完整性负责。凡弄虚作假、刻意隐瞒不如实告知相关情况或不符合学校招聘要求的,无论何时,一经查实,学校有权取消应聘资格、录用资格或解除聘用,相关责任由应聘人员个人承担。

  3.应聘人员须在规定时间内参加学校安排的各项招聘程序,未能按时参加者,均视为本人自动放弃本次招聘。

  4.对逾期不能报到或不能提供档案的,取消录用资格。

  六、有关政策待遇

  实行聘用制,纳入事业编制管理。

  七、联系方式

  图书馆顾老师029-82202534

  人事处任老师029-82202259
附件:附件【附件:招聘报名登记表.doc】.doc (282 KB)

  西安建筑科技大学图书馆

  2026年4月1日

  原始标题:图书馆2026年专业技术人员招聘公告

  信息来源:https://rsc.xauat.edu.cn/info/1276/5808.htm

特别提示:本站非人事考试官网,非人才招聘网站,发布的所有公告、公示等信息均来源于公开信息,仅供访客查询方便之用,不做任何岗位推荐或就业担保,所有内容仅供参考,请考生以权威部门发布的公告为准!

鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

事业单位招聘网二维码

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|事业单位招聘网

GMT+8, 2026-5-3 23:17 , Processed in 0.104233 second(s), 18 queries .

Powered by Discuz! X3.4

© 2001-2013 Comsenz Inc.

返回顶部