岗位描述：

1. 设计、开发和实施机器学习算法预测模型来解决复杂的业务问题并优化决策过程。

2. 清理、预处理原始数据并将其转换为可用于训练的格式和预测模型的验证。 与数据工程师合作以确保数据质量和完整性。

3. 识别相关特征并创建新变量来改进模型性能并提高预测精度。评估并选择适当的机器学习算法（例如回归、分类、时间序列预测、集成方法）具体的预测问题和数据集特征。

4. 使用最佳实践来训练、验证和微调预测模型交叉验证、超参数优化和正则化技术。使用适当的评估指标评估模型性能。与软件工程师合作，将预测模型运用在平台中

5. 实施监控机制来跟踪模型在业务中的表现场景。 主动识别并解决任何性能下降或数据偏差问题。

6. 及时了解机器学习和技术领域的最新进展预测建模技术。 积极参与知识共享积极提出创新的解决方案，以提高模型的准确性和效率。

7. 与跨职能团队密切合作，包括数据科学家、软件工程师、数据分析师和业务利益相关者来定义项目要求和目标。

岗位要求：

1. 计算机、运筹学、数学等相关方向硕士及以上学历；

2. 拥有 2 年以上开发和部署机器学习的丰富经验预测模型，拥有强大的成功项目组合。熟练掌握Python、SQL等相关编程语言机器学习库（例如 TensorFlow、scikit-learn、PyTorch）。

3. 对数据预处理、特征工程和模型有深入的了解评估技术。

4. 具有使用数据可视化工具（Tableau）展示见解和结果有效。

5. 熟悉云计算平台（例如AWS、Azure）和容器化技术（例如 Docker）优先。

6. 强大的解决问题能力、分析思维和对细节的关注。优秀的书面和口头沟通能力，能够向非技术人员传达复杂的技术概念。具有在协作团队环境中工作和管理的能力同时进行多个项目。

如果您深入的了解机器学习算法,预测建模和统计分析。 您将在未来发展中发挥关键作用，通过预测模型来推动我们整个组织的决策

*该岗位目前工作地点灵活。