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1、崗位職責(zé)： 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型，解決復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的預(yù)測(cè)問(wèn)題，包括但不限于銷量預(yù)測(cè)、用戶行為預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。 深入研究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，持續(xù)優(yōu)化模型性能，提升預(yù)測(cè)精度與效率。 參與數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型評(píng)估與優(yōu)化等全流程工作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量與模型效果。 與產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，將預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)化為實(shí)際可部署的解決方案。 跟蹤并研究最新的預(yù)測(cè)算法與技術(shù)趨勢(shì)，保持團(tuán)隊(duì)技術(shù)領(lǐng)先性。 2、教育背景： 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷。 3、工作經(jīng)驗(yàn)： 至少5年以上預(yù)測(cè)算法或機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)，有成功主導(dǎo)或參與大型預(yù)測(cè)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 深入了解多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有深度學(xué)習(xí)（如TensorFlow, PyTorch等）實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，并能靈活應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題解決中。 熟悉大數(shù)據(jù)處理框架（如Hadoop, Spark）及數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。 4、技術(shù)能力： 算法能力： 精通各類預(yù)測(cè)算法（如時(shí)間序列分析、回歸分析、分類算法、聚類算法、集成學(xué)習(xí)等），能夠根據(jù)不同場(chǎng)景選擇合適的算法并調(diào)優(yōu)。 編程能力： 精通Python/R等至少一種編程語(yǔ)言，熟悉數(shù)據(jù)處理、可視化及模型開發(fā)相關(guān)庫(kù)（如NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）。 系統(tǒng)能力： 理解分布式系統(tǒng)架構(gòu)，能夠設(shè)計(jì)并實(shí)施高效的數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練流程。 數(shù)據(jù)處理能力： 具備出色的數(shù)據(jù)敏感度和分析能力，能夠獨(dú)立完成數(shù)據(jù)清洗、特征提取、模型驗(yàn)證等工作。