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任職要求:
1、 學(xué)歷與經(jīng)驗： 本科及以上學(xué)歷（統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等相關(guān)專業(yè)），3年以上數(shù)據(jù)分析或機器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗，有完整的機器學(xué)習(xí)項目落地經(jīng)驗者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)能力：
2、 熟悉主流機器學(xué)習(xí)算法（如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT、SVM等）與深度學(xué)習(xí)模型（如CNN、RNN、Transformer等），理解其原理與應(yīng)用場景。
掌握至少一種主流機器學(xué)習(xí)框架（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost/LightGBM等），并有實際項目應(yīng)用經(jīng)驗。
熟悉特征工程方法，能有效進行數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征選擇與特征變換。
了解模型評估指標(biāo)與驗證方法，能獨立完成模型性能評估與優(yōu)化。
3、 工程技術(shù)棧：
精通Python編程語言，熟悉Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn等數(shù)據(jù)分析與可視化庫。
熟悉SQL，能夠熟練編寫復(fù)雜查詢，進行數(shù)據(jù)提取與處理；了解Hive, Spark等大數(shù)據(jù)處理工具者優(yōu)先。
掌握至少一種版本控制工具（如Git）。
具備模型部署與工程化經(jīng)驗（如使用Flask/FastAPI搭建模型服務(wù)，了解Docker容器化部署）者優(yōu)先。
熟悉Linux操作系統(tǒng)，能夠進行基本的環(huán)境配置與腳本編寫。
4、 綜合素質(zhì)：
對數(shù)據(jù)敏感，具備出色的數(shù)據(jù)分析、邏輯推理和問題解決能力。
優(yōu)秀的業(yè)務(wù)理解和溝通表達能力，能將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果清晰地呈現(xiàn)給非技術(shù)背景的同事。
強烈的責(zé)任心、積極主動的工作態(tài)度，以及良好的團隊協(xié)作精神。
具備快速學(xué)習(xí)新技術(shù)和新業(yè)務(wù)領(lǐng)域的能力。