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崗位職責
1. 基于業(yè)務場景開展數(shù)據(jù)挖掘與建模工作，包括數(shù)據(jù)探索、特征工程、算法選型與模型訓練、優(yōu)化及落地部署，解決核心業(yè)務問題；
2. 負責海量數(shù)據(jù)的清洗、預處理與特征提取，運用統(tǒng)計學、機器學習方法構建用戶畫像、推薦系統(tǒng)、風險預測等核心模型；
3. 參與大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)挖掘相關工具與流程的優(yōu)化，提升數(shù)據(jù)處理與模型迭代效率，支撐業(yè)務數(shù)據(jù)驅動決策；
4. 與產(chǎn)品、業(yè)務、技術團隊緊密協(xié)作，理解業(yè)務需求并轉化為數(shù)據(jù)挖掘方案，提供模型效果評估與業(yè)務落地建議；
5. 跟蹤行業(yè)前沿算法與技術趨勢（如深度學習、圖計算），引入合適的技術方法優(yōu)化現(xiàn)有模型效果與工程化能力。
任職要求
1. 本科及以上學歷，數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機、大數(shù)據(jù)、人工智能等相關專業(yè)，3年以上數(shù)據(jù)挖掘/機器學習實戰(zhàn)經(jīng)驗；

2. 精通Python/R語言，熟練使用Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等機器學習/深度學習框架，具備獨立建模與調優(yōu)能力；
3. 熟練掌握Hadoop、Hive等大數(shù)據(jù)生態(tài)組件，能高效處理海量結構化/非結構化數(shù)據(jù)，熟悉Spark
SQL、Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理工具；

4. 扎實的統(tǒng)計學與機器學習理論基礎，深入理解常見算法（回歸、分類、聚類、推薦、深度學習）的原理與應用場景，能解決實際業(yè)務中的過擬合、數(shù)據(jù)稀疏等問題；
5. 具備良好的業(yè)務理解能力、邏輯思維與問題解決能力，有大型互聯(lián)網(wǎng)、金融或企業(yè)級數(shù)據(jù)挖掘項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先；
6. 熟悉數(shù)據(jù)倉庫設計理念、特征平臺搭建或模型工程化部署（如TensorFlow
Serving、MLflow）者優(yōu)先，具備良好的溝通協(xié)作與文檔撰寫能力。