渝大数据发〔2019〕29号
重庆市大数据应用发展管理局
关于印发《重庆市大数据智能化人才
分类评价实施方案》通知
各有关单位：
为建立大数据智能化人才评价机制，助力引培创新型高素质人才，助推“智造重镇”和“智慧名城”建设，现将《重庆市大数据智能化人才分类评价实施方案》印发给你们，请结合实际实施。
重庆市大数据应用发展管理局
2019年12月26日
重庆市大数据智能化人才分类评价实施方案
为贯彻落实《中共中央办公厅、国务院办公厅关于分类推进人才评价机制改革的指导意见》（中办发〔2018〕6号）精神，加快实施《重庆市科教兴市和人才强市行动计划（2018-2020年）》《重庆市以大数据智能化为引领的创新驱动发展战略行动计划（2018—2020年）》，建立大数据智能化人才评价机制，助力引培创新型高素质人才，助推“智造重镇”和“智慧名城”建设，结合实际，特制定本实施方案。
一、基本原则
（一）德才兼备、以德为先
坚持政治立场和业务能力相统一，突出政治导向，始终将政治思想、报国情怀、职业操守置于优先位置，引导人才跟党走，坚决实行思想品德不过关“一票否决制”，确保正确的评价方向。
（二）合理分类、科学评价
结合大数据智能化领域岗位多元化、知识复合化、技能融合化等特性，集中大数据、人工智能、智能化三大专业领域，合理划分评价的类别与级差，科学设置各类各级人才评价的范围、标准、方法、权限，充分发挥市场、社会组织、专业机构等的评价主体作用，增强评价工作的针对性、科学性和公信力。
（三）突出重点、绩效优先。
结合行业发展特点，突出创新能力和工作绩效两个重点，强化理论突破、技术创新、专利发明、成果转化、技术推广、标准制定、决策咨询、公共服务等指标权重，重点考察取得的经济和社会效益，营造求实创新的评价导向。
（四）需求导向、以用为主。
结合我市大数据智能化人才结构和人才需求实际，坚持需求导向，突出实作能力，大胆打破户籍、地域、人事关系等限制，不唯资历、不唯论文，降低年龄要求，注重考察创新性和实际成果，促进人才量质齐升。
二、分类与标准
（一）分类释义
按照我市大数据促智能化战略部署，结合大数据智能化人才需求和职业属性，将大数据智能化人才分为基础研究人才、开发应用人才、工程技术人才和运营管理人才。
1.基础研究人才。是指开展大数据智能化前沿基础理论研究和关键共性技术攻关，揭示大数据智能化领域的客观规律，引领基础理论知识创新的人才。
2.开发应用人才。是指在大数据、人工智能、集成电路、智能超算、软件服务、物联网、汽车电子、智能机器人、智能硬件、智能网联汽车、智能制造装备、数字内容等大数据智能化产业和产业融合、政府管理、民生服务、公共产品、社会治理等领域的大数据智能化应用中，开展新方法、新技术、新应用、新产品的研究与开发的人才。
3.工程技术人才。是指在大数据智能化领域相关产业和应用的生产活动全过程中，承担工程设计、测试、优化、运维、咨询、管理和服务等环节任务，主要将开发应用人才所研究开发的新方法、新技术、新应用、新产品等成果进行集成并运用于工程实践中的技术人才。
4.运营管理人才。是指在经济社会各领域中，运用大数据智能化手段，完成项目规划、项目实施、活动组织、制度创新等管理工作，并提供技术服务、成果转化服务、知识产权服务等专业服务，具有开拓创新精神和指导实践能力的应用型、复合型管理人才。
（二）评价标准
依据我市大数据智能化人才不同领域、岗位特点，分类健全涵盖品德、能力、业绩等要素的人才评价标准，注重创新质量、统筹能力绩效、结合团队贡献，实行差异化评价。
1.思想品德。
把思想品德作为大数据智能化人才评价的基础和前置因素。重点评价政治思想上是否拥护中国共产党的领导、坚持正确的政治方向、践行社会主义核心价值观等方面，报国情怀上是否自觉投身中国特色社会主义事业、为国为民担当奉献、创新推动高质量发展等方面，职业操守上是否践行科技行为准则、恪守人工智能的法律、伦理边界和维护国家、集体、个人数据安全等方面。坚决实行思想品德不过关“一票否决制”。
2.工作能力。
基础研究人才。以在前沿基础理论和关键共性技术研究的科学价值、学术水平、学术影响力和学术贡献度作为主体评价因素。重点评价其在大数据智能化领域的基础理论和前沿技术突破的创新能力与跨学科复杂程度，以及带领研究团队提出、分析和解决重大科学问题的能力。
开发应用人才。以开发应用成果和关键技术发明转化度作为主体评价因素。重点评价在大数据智能化领域相关产业和应用的前沿技术突破能力、共性技术集成能力，以及相关成果应用的创新能力。
工程技术人才。以工程技术质量、产业发展、行业应用贡献程度作为主体评价因素。重点评价对智能应用场景解决方案的提供能力、数据应用流程设计能力、数据管理与服务平台架构的搭建、调试、监控及优化能力，以及应用成果产业化、市场化和对产业转型升级、行业提质增效的带动能力。
运营管理人才。以提高行业综合管理、企业经营绩效、政府治理效能作为主体评价因素。重点评价利用大数据智能化手段进行市场需求分析、生产流程优化的能力，供应链与物流管理、资源配置效率和提供智能应用等服务的能力，以及健全数据管理体制机制的能力。
3.工作业绩。
基础研究人才。以其代表性成果的原创性、前瞻性为主要测评点。主要包括：突破性基础理论和前沿技术的学术思想及观点被同行关注与认可度，国内外权威学术组织和学术期刊任职，高水平学术论文、专著等成果发表，重大影响力学术会议的主办与承办和受邀演讲，以及在大数据智能化领域中基础创新人才培养、优秀创新团队建设、学科水平提升等方面的理论贡献。
开发应用人才。以其代表性成果的创新性、技术转化度为主要测评点。主要包括：在大数据智能化领域相关产业和应用技术成果的创新性、创造性和成熟完备性，突破性技术指标的先进程度、复杂程度，有效发明专利、软件著作权等自主知识产权获得和转化应用，以及大数据智能化领域相关产业和应用技术标准制定等方面的应用贡献。
工程技术人才。以其代表性成果在大数据智能化领域工程建设项目的建设规模、技术难点攻关效果和取得的经济、社会和生态效益为主要测评点。主要包括：大数据、智能感知、人机交互、智能物联网等关键共性技术的推广转化应用，智能芯片、智慧解决方案等产品的市场占有率、市场认可度，以及在促进科技进步、推动产业发展、提高市场竞争能力等方面的实践贡献。
运营管理人才。以其代表性成果在提供政府决策参考、提升企业经营效率、履行社会责任等方面的履责绩效和业绩贡献度为主要测评点。主要包括：运用大数据智能化手段在资源配置效率提升、经营模式创新、业务流程优化、平台维护与运作管理、项目执行质量、风险识别及管控等管理绩效，经营服务数量质量、服务对象满意度等的业绩贡献。
三、方式与方法
以平时表现为基础，注重个人评价与他人评价、正向评价与反向评价相结合。正向评价突出爱国守法、诚实客观、科学民主、团结协作、追求卓越、勇于奉献等行为。反向评价突出科研诚信状态，在科研项目申请、实施、结题验收、业绩评价、成果发布等重要节点以及科研活动全过程是否存在学术不端行为。可采用民主测评、单位认定、行业审核等方式进行。
（一）基础研究人才
以在大数据智能化领域的研究方向、研究周期、行业地位为主要评价方向，重点考察领域内专家的认可度、研究成果的原创性，及其对经济社会的潜在价值。根据研究领域，合理确定评价周期，突出中长期目标导向。
（二）开发应用人才
以主持和参与技术研发、产品创新、成果应用等方面的技术获奖、专利发明、版权登记、成果转化等方面为评价方向，重点考察技术研究成果在行业实践的应用效果。突出体现行业认可度、产品占有度和社会贡献度。
（三）工程技术人才
以取得的经济、社会和生态效益等方面的绩效为主要评价方向。通过实地调研、用户反馈意见等形式进行跟踪评价。适当增加应用主体的评价权重。
（四）运营管理人才
以工作实绩、服务对象满意度、社会认可度、管理效能等方面为主要评价方向。通过业绩评估、专家评估、社会评价等方式，实行周期考核评价。
四、管理与服务
（一）落实用人单位自主权
支持用人单位结合工作实际细化评价标准、量化评价指标、创新评价方法、规范评价程序，建立符合不同岗位的大数据智能化人才评价指标体系。鼓励用人单位根据需要建立大数据智能化人才评价标准动态调整机制，适当延长基础研究人才、开发应用人才等评价考核周期，强化评价结果在项目申报、职称评审、岗位聘用、待遇处理等的运用，促进人才评价与培养、使用、激励相结合。探索授权行业学会、领军企业自主开展大数据智能化人才评价工作。
（二）加快项目信用体系建设
实施主管部门共享项目信用评价信息，加快建立覆盖项目指南编制、评估评审、立项实施、结题验收的全过程信用记录。整合精简各类申报表，实现“一表多用、一表多能”。杜绝重复填报，实现全周期“信息一次填报、材料一次报送”。充分尊重人才评价工作的自主性，项目申报期间，以参评人才提供的品德、能力和业绩等自我评价内容为主进行论证。对项目负责人、承担单位、评审专家等参与主体开展信用评级，实行分类管理。加大对不端行为的查处和惩戒力度，引导大数据智能化各类人才严格自律，净化评价环境。
（三）营造人才评价良好氛围
由市大数据发展主管机构牵头，推进建立全市大数据智能化人才职称评审委员会、评审专家信息库、人才库和重点项目库。落实以增加知识价值为导向的分配政策，推进大数据智能化人才评价与科研项目评审、机构评估、团队创新的有机衔接。简化评价程序，动态分析所评价人才品德、能力和业绩。健全流动机制，保障人才在高校、科研院所和企业之间合理流动。培育第三方评价机构，鼓励社会专业机构以本方案为基础自主设定细化评价标准。加强人才评价政策宣传，发挥舆论的正确引导作用，营造良好氛围。
附件：重庆市大数据智能化人才分类评价要素指标范围指导表
附件
重庆市大数据智能化人才分类评价要素指标范围指导表
人才类别 | 思想品德 | 工作能力 | 工作业绩 |
基础研究 人才 | 政治思想：拥护中国共产党的领导、坚持正确的政治方向、践行社会主义核心价值观等方面。 报国情怀：自觉投身中国特色社会主义事业、为国为民担当奉献、创新推动高质量发展等方面。 职业操守：践行科技行为准则、恪守人工智能的法律、伦理边界和维护国家、集体、个人数据安全等方面。 坚决实行思想品德不过关“一票否决制”。 | 重点评价其在大数据智能化领域的基础理论和前沿技术突破的创新能力与跨学科复杂程度，以及带领研究团队提出、分析和解决重大科学问题的能力。 | 代表性成果的原创性、前瞻性为主要测评点。主要包括：突破性基础理论和前沿技术的学术思想及观点被同行关注与认可度，国内外权威学术组织和学术期刊任职，高水平学术论文、专著等成果发表，重大影响力学术会议的主办与承办和受邀演讲，以及在大数据智能化领域中基础创新人才培养、优秀创新团队建设、学科水平提升等方面的理论贡献。 |
开发应用 人才 | 重点评价在大数据智能化产业和应用领域的前沿技术突破能力、共性技术集成能力，以及相关成果应用的创新能力。 | 代表性成果的创新性、技术转化度为主要测评点。主要包括：大数据智能化相关产业和应用领域技术成果的创新性、创造性和成熟完备性，突破性技术指标的先进程度、复杂程度，有效发明专利、软件著作权等自主知识产权获得和转化应用效果，以及智能产业、智慧城市等技术标准制定实施等方面的应用贡献。 |
工程技术 人才 | 重点评价对智能应用场景解决方案的提供能力、数据应用流程设计能力、数据管理与服务平台架构的搭建、调试、监控及优化能力，以及应用成果商品化、产业化和对产业转型升级带动能力。 | 代表性成果在智能化改造工程和集成化项目的建设规模、技术难点攻关效果、市场取得的经济、社会和生态效益为主要测评点。主要包括：大数据、智能感知、人机交互、智能物联网等关键共性技术的推广转化应用，智能芯片、智慧解决方案等产品的市场占有率、市场认可度，以及在促进科技进步、推动产业发展、提高市场竞争能力等方面的实践贡献。 |
运营管理 人才 | 重点评价利用大数据进行市场需求分析、生产流程优化的能力，供应链与物流管理、资源配置效率和提供智能应用等服务的能力，以及健全数据管理体制机制的能力。 | 代表性成果在提供政府决策参考、提升企业经营效率、履行社会责任等方面的履责绩效和业绩贡献度为主要测评点。主要包括：大数据智能化技术在资源配置效率提升、经营模式创新、业务流程优化、平台维护与运作管理、项目执行质量、风险识别及管控等管理绩效，经营服务数量质量、服务对象满意度等方面业绩贡献。 |
重庆市大数据应用发展管理局办公室 2019年12月 日印发
