职责描述:
1、了解并接受公司文化和管理规定，以及相关职能的作业操作
2、围绕客户数据应用需求，进行需求拆解,梳理分析框架，结合公司数据资源，利用数据挖掘、机器学习和深度学习技术解决复杂业务问题。
3、根据公司业务发展的需要，基于行业的核心业务场景，构建对应的数据应用模型，并实现模型的价值转化，实现模型的商业运用。
4、分析和理解业务需求，与团队合作制定合适的数据分析和机器学习解决方案。
5、与部门售前工程师进行配合，收集、清洗、探索和分析结构化和非结构化数据。
6、与部门售前工程师配合，参与项目前期的测试数据模型验证，出具测试验证报告。
7、进行特征工程、模型训练和调优，确保模型性能和稳定性。
8、开发和维护自动化数据处理和模型训练的工作流程。
9、跟踪最新的数据科学和机器学习领域的发展，引入新技术和方法。
10、与跨职能团队密切合作，确保机器学习模型与业务目标紧密匹配。
11、负责上级分配的其他工作

任职要求:
1、学历：计算机科学、数据科学、统计学或相关领域的本科学士学位 ，硕士或博士优先
2、知识：
(1.在数据挖掘、机器学习和深度学习领域有丰富的实际经验。
(2.熟练使用常见的数据挖掘和机器学习语言，如Python、R、C++等。
(3.熟悉使用常见的算法库，如scikit-learn、pandas等
(4.对大规模数据处理和分布式计算有经验，熟练使用Spark、Hadoop等框架。
(5.在深度学习方面有较强的实践经验，熟练使用TensorFlow、PyTorch等框架。
(6.熟悉常见数据库(如infuxDB,MangoDB,mysql)的使用
(7.良好的编程能力和软件工程实践，能够设计和维护高质量的代码。
(8.出色的沟通和团队合作能力，能够与非技术人员有效地沟通和协作。
(9.对业务理解敏感，能够将技术解决方案与业务需求紧密结合。
(10.熟悉python、scikit-learn、数据库、服务环境搭建部署、数字化，大模型优先考虑
3、工作经验：年以上数据分析、机器/深度学习算法开发工作经验，并在工业领域中用实际应用项目，有发表过AI国际知名会议论文或ACM竞赛获奖者优先考虑
4、技能：
(1.英语CET 4, 良好口语，阅读和写作能力CET 6
(2.办公软件：熟练使用Excel, Word, Windows和PPT等
(3.其它：
"1.有较好的书面表达能力。（例如电子邮件，备忘录，报告）
"2.能够有效地为客户或同事提供方案所需的材料 "
3、个性特征：正直诚信,乐意学习,责任感

其他信息

行业要求：全部行业