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數(shù)據(jù)科學(xué)家（大數(shù)據(jù) & AI 方向） 崗位職責(zé) 1. 大數(shù)據(jù)分析與建模 o 負(fù)責(zé)醫(yī)療、經(jīng)濟(jì)、運(yùn)營等多維數(shù)據(jù)的清洗、處理、分析，并構(gòu)建數(shù)據(jù)模型。 o 使用統(tǒng)計分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，支持業(yè)務(wù)決策。 o 研究和優(yōu)化數(shù)據(jù)聚類、推薦算法，以提升醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的精準(zhǔn)度和適用性。 2. 人工智能算法研發(fā) o 結(jié)合業(yè)務(wù)需求，設(shè)計、實(shí)現(xiàn)、優(yōu)化 AI 模型，如預(yù)測模型、推薦系統(tǒng)、自然語言處理（NLP）等。 o 探索 DRG（診斷相關(guān)分組）支付系統(tǒng)的影響因素，并建立成本預(yù)測與優(yōu)化模型。 o 研究因果推斷（如dowhy）、時間序列預(yù)測（如 SARIMA）等方法，構(gòu)建醫(yī)療和經(jīng)濟(jì)總量預(yù)測體系。 3. 前沿技術(shù)研究與應(yīng)用 o 跟蹤大數(shù)據(jù)、人工智能、醫(yī)療數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域的前沿技術(shù)，并推動在公司業(yè)務(wù)中的落地應(yīng)用。 o 參與跨團(tuán)隊合作，提供數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)支持，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。 三、崗位要求 1. 學(xué)歷背景 o 計算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程或相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。 2. 技術(shù)能力 o 熟練掌握 SQL（如 PostgreSQL），有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)。 o 熟練掌握 Python 及其數(shù)據(jù)科學(xué)生態(tài)（Pandas、Scikit-learn、PyTorch/TensorFlow）。 o 具備機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)、因果推斷、時間序列分析等相關(guān)算法的經(jīng)驗(yàn)。 o 有 Web Scraping、數(shù)據(jù)爬取、ETL 經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 3. 行業(yè)經(jīng)驗(yàn) o 具備醫(yī)療健康行業(yè)數(shù)據(jù)分析、支付方式研究（如 DRG）、運(yùn)營數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。 o 有醫(yī)療 NLP 經(jīng)驗(yàn)（如病歷解析、醫(yī)學(xué)術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化）者優(yōu)先。 4. 軟技能 o 具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自驅(qū)力，能快速掌握新技術(shù)并應(yīng)用于實(shí)際問題。 o 具備良好的溝通能力，與多團(tuán)隊協(xié)作推動項(xiàng)目落地。 o 邏輯思維清晰，能夠獨(dú)立完成從需求分析、建模到結(jié)果呈現(xiàn)的完整流程。 四、加分項(xiàng) · 發(fā)表過高質(zhì)量 AI/數(shù)據(jù)科學(xué)論文，或在 Kaggle 競賽、醫(yī)療 AI 相關(guān)項(xiàng)目中有突出表現(xiàn)。 · 具備 Power BI、Excel M 語言、DAX 經(jīng)驗(yàn)，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)可視化與業(yè)務(wù)分析。 · 有高性能計算（HPC）或分布式計算經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化 AI 訓(xùn)練效率。 五、薪資與福利 · 具競爭力的薪資 + 績效獎金 · 參與前沿醫(yī)療 AI 研究，與頂級醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作 · 完善的職業(yè)成長體系（內(nèi)外部培訓(xùn)、行業(yè)會議參與機(jī)會） · 五險一金 + 帶薪年假+節(jié)日福利+生日福利