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任職資格：

1、教育背景·計算機科學、統(tǒng)計學、數(shù)學、數(shù)據(jù)科學，或相關(guān)領(lǐng)域的本科及以上學歷。 2、專業(yè)技能·編程技能：精通Python（優(yōu)先）或R，具有扎實的編程基礎(chǔ)，熟悉常用的數(shù)據(jù)處理和分析庫，如Scikit-Learning、XGBoost、TensorFlow、PyTorch、Pandas、NumPy、Matplotlib、Seborn等?！C器學習：深入了解回歸、決策樹、隨機森林、XGBoost、深度學習（CNN、RNN、Transform）等算法，并能夠?qū)⑵鋺玫綄嶋H項目中?！ご髷?shù)據(jù)處理：熟練掌握Hadoop、Spark、Flink、Kafka、Hive、HBase等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，具備處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力。·數(shù)據(jù)庫和SQL：熟悉SQL和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MongoDB、Cassandra），具備高效數(shù)據(jù)查詢、存儲和管理的能力?！?shù)學和統(tǒng)計學：具有較強的數(shù)學和統(tǒng)計學基礎(chǔ)，具備概率論、數(shù)理統(tǒng)計、線性代數(shù)、優(yōu)化方法等知識。 3.項目經(jīng)驗·3年以上大數(shù)據(jù)分析和機器學習經(jīng)驗，至少有3個完整的項目經(jīng)驗。·參與數(shù)據(jù)挖掘、預測分析、機器學習模型開發(fā)等項目，具備獨立完成從數(shù)據(jù)采集、清洗、特征工程、模型訓練和部署的整個過程的能力。·有MLOps（例如，MLflow、Kubeflow、Airflow）經(jīng)驗者優(yōu)先，具有在生產(chǎn)中部署和監(jiān)控模型的能力。 4.個人能力和素質(zhì)·邏輯思維：具有較強的邏輯分析和解決問題的能力，能夠快速解決復雜的數(shù)據(jù)問題。·團隊協(xié)作：具有出色的溝通能力和與來自不同背景的團隊成員有效協(xié)作的能力。·數(shù)據(jù)敏感性：對數(shù)據(jù)高度敏感，具有出色的數(shù)據(jù)分析和洞察力，能夠從數(shù)據(jù)中識別潛在的業(yè)務價值?！ぷ晕壹睿壕哂休^強的學習能力和好奇心，能夠持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)科學和機器學習的最新發(fā)展。 加分項（非必需，但優(yōu)先）： 具有自然語言處理（NLP）、計算機視覺或推薦系統(tǒng)方面的經(jīng)驗，為業(yè)務擴展提供額外的技術(shù)支持（例如，多語言文本分析、圖像識別、個性化推薦）?！な煜/B測試、因果推理和強化學習等方法?！び锌缇郴蚨嗾Z言數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗，例如處理全球數(shù)據(jù)集以支持國際業(yè)務擴展。