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一、崗位職責
1、模型研發(fā)與優(yōu)化：基于 Python 深度參與深度學習模型調優(yōu)，熟練掌握決策樹，隨機森林，神經網絡等機器學習算法及衍生算法在金融場景的應用；有大模型研發(fā)經驗者，可主導或協(xié)同探索模型與策略的融合創(chuàng)新。
2、數(shù)據(jù)處理與分析：運用 Hadoop 分布式存儲管理海量金融數(shù)據(jù)，通過 Hive/Spark 構建高效數(shù)倉；憑借豐富 SQL 調優(yōu)經驗，保障數(shù)據(jù)查詢、特征工程環(huán)節(jié)的性能，為模型訓練輸送高質量數(shù)據(jù)。
3、產線全流程落地：負責算法模型從研發(fā)到產線的轉化，涵蓋開發(fā)、驗證、優(yōu)化及長期維護
二、任職要求
1、計算機、數(shù)學、統(tǒng)計等相關專業(yè)；
2、編程語言：精通 Python，熟練運用 Pandas、NumPy 等數(shù)據(jù)處理庫，掌握 Sklearn、TensorFlow/PyTorch 等機器學習框架 。
3、大數(shù)據(jù)生態(tài)：熟悉 Hadoop 分布式存儲原理，熟練操作 Hive 數(shù)據(jù)倉庫建模、Spark 大數(shù)據(jù)計算，能高效處理 TB 級數(shù)據(jù)。
4、數(shù)據(jù)庫與調優(yōu)：精通 SQL，擅長索引優(yōu)化、查詢計劃分析，能解決金融場景下高并發(fā)、復雜查詢的性能瓶頸。
5、模型經驗：有深度學習模型調優(yōu)實戰(zhàn)經驗，熟悉決策樹、隨機森林、XGBoost 等算法；
6、參與過大模型研發(fā)優(yōu)先。