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崗位職責(zé) 1、根據(jù)業(yè)務(wù)部門和具體項目的需求，負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，包括數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、整合等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量滿足后續(xù)分析挖掘的要求； 2、運用專業(yè)知識對處理后的數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值和潛在規(guī)律； 3、基于業(yè)務(wù)模型和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，設(shè)計、實現(xiàn)、優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型和相關(guān)算法，根據(jù)項目需求選擇合適的算法（如回歸分析、隨機森林、K-近鄰算法、K-means聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯分類等），優(yōu)化模型參數(shù)，提升預(yù)測精度和分析效果，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持； 4、運用Python編程語言及Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理庫，SQL語言及MySQL數(shù)據(jù)庫管理與查詢數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)處理效率； 5、結(jié)合業(yè)務(wù)場景，探索并應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，利用Gensim等工具進行文本數(shù)據(jù)的分析與處理，同時了解并可能應(yīng)用TensorFlow等深度學(xué)習(xí)框架，進一步提升數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度； 6、與業(yè)務(wù)團隊緊密合作，深入了解業(yè)務(wù)需求，將復(fù)雜業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題，提出可行的數(shù)據(jù)解決方案，參與項目討論，為產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷、用戶行為分析等提供數(shù)據(jù)支持與策略建議； 7、跟蹤數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新技術(shù)動態(tài)，不斷優(yōu)化現(xiàn)有模型與算法，探索新技術(shù)、新方法在職業(yè)教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用可能性，推動技術(shù)創(chuàng)新與服務(wù)創(chuàng)新。 任職要求 1、計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)或相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，具備扎實的數(shù)據(jù)分析與數(shù)學(xué)建模基礎(chǔ)； 2、熟練掌握Python編程語言及Pandas、NumPy、Scikit-learn等數(shù)據(jù)處理與機器學(xué)習(xí)庫，熟悉SQL語言及MySQL等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫操作； 3、深入理解機器學(xué)習(xí)算法原理，具有回歸、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型的實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉超參數(shù)調(diào)優(yōu)及模型性能評估方法； 4、具備自然語言處理（NLP）項目經(jīng)驗，熟悉Gensim、NLTK等文本分析工具，了解TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架的應(yīng)用場景； 5、熟悉數(shù)據(jù)挖掘全流程，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型訓(xùn)練到結(jié)果落地的閉環(huán)開發(fā)，具備教育行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗者優(yōu)先； 6、對數(shù)據(jù)敏感，具備優(yōu)秀的邏輯分析能力和業(yè)務(wù)洞察力，能快速理解業(yè)務(wù)需求并轉(zhuǎn)化為技術(shù)解決方案； 7、具備較強的自主學(xué)習(xí)能力，持續(xù)關(guān)注機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域前沿技術(shù)（如大語言模型、強化學(xué)習(xí)等），并能在實際場景中探索創(chuàng)新應(yīng)用； 8、良好的跨團隊協(xié)作能力，能夠清晰表達技術(shù)方案并與非技術(shù)人員高效溝通，推動數(shù)據(jù)分析成果的業(yè)務(wù)價值轉(zhuǎn)化。