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崗位內(nèi)容：
1.數(shù)據(jù)獲取：從多種內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)源收集結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。
2.
數(shù)據(jù)清洗：進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，處理缺失值、異常值和重復(fù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。
3.數(shù)據(jù)集成：整合來自不同系統(tǒng)和部門的數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)湖，支持后續(xù)分析和建模。
4.探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：對數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，識別數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)，為業(yè)務(wù)問題提供初步洞察。
5.模型開發(fā)：設(shè)計(jì)和開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型，解決具體的業(yè)務(wù)問題，如預(yù)測、分類、聚類等。
6.模型驗(yàn)證與優(yōu)化：通過交叉驗(yàn)證、超參數(shù)調(diào)優(yōu)等方法優(yōu)化模型性能，確保模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
7.模型部署：將開發(fā)完成的模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，確保模型在實(shí)際業(yè)務(wù)中的有效運(yùn)行。持續(xù)監(jiān)控模型性能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決模型漂移或性能下降的問題，進(jìn)行模型更新和再訓(xùn)練。
8.需求溝通：與產(chǎn)品經(jīng)理（PO）和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)緊密合作，理解業(yè)務(wù)需求，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目和分析任務(wù)。
9.技術(shù)研究：跟蹤和研究最新的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和方法，評估其在業(yè)務(wù)中的應(yīng)用潛力，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新。優(yōu)化數(shù)據(jù)處理、分析和建模流程，提高工作效率和數(shù)據(jù)處理能力。
10.數(shù)據(jù)質(zhì)量控制：建立和維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量指標(biāo)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。遵守?cái)?shù)據(jù)隱私和安全法規(guī)，確保數(shù)據(jù)處理過程中的合規(guī)性，保護(hù)敏感數(shù)據(jù)。
11.業(yè)務(wù)洞察：通過數(shù)據(jù)分析和建模，提供深度的業(yè)務(wù)洞察，支持高層管理層的戰(zhàn)略決策。
要求：
1.本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、工程或相關(guān)專業(yè)。
2.3年以上數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)分析或相關(guān)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)
3.統(tǒng)計(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)：深入理解統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)問題。
4.數(shù)據(jù)處理與分析：熟悉數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析的方法與工具。業(yè)務(wù)理解：了解所在行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和運(yùn)營模式，能夠?qū)?shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)場景。
5.專業(yè)技能：編程能力：精通Python、R等編程語言，熟練使用相關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)庫（如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等）。
數(shù)據(jù)可視化：熟練使用數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等）進(jìn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。
數(shù)據(jù)庫管理：熟悉SQL，了解NoSQL數(shù)據(jù)庫（如MongoDB）的使用。
大數(shù)據(jù)處理：掌握Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和工具。
軟件工程：具備良好的軟件開發(fā)和工程實(shí)踐能力，能夠編寫高質(zhì)量、可維護(hù)的代碼。