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1. 編程基礎能力： 熟練掌握 Python 常用語法、數據結構及面向對象編程，具備扎實的編碼能力。
2. 數據分析與建模能力：精通 Scikit-learn、Pandas、NumPy 等主流數據科學庫，能夠快速搭建和調優(yōu)常見的機器學習（如分類、回歸、聚類）及深度學習（如CNN、RNN/LSTM、Transformer）模型，熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 至少一種框架。
3. 大模型開發(fā)與應用能力：理解Transformer、BERT、GPT等大模型的基本原理和架構，了解提示詞工程和向量數據庫，熟悉大模型應用開發(fā)框架（如LangChain、LlamaIndex等）和RAG技術。
4. 業(yè)務理解與解決問題能力：具備強烈的業(yè)務洞察力，能夠將抽象的業(yè)務需求（如“提升客服效率”、“實現智能投顧對話”、“生成個性化營銷文案”）轉化為具體、可落地的技術方案。對證券、金融行業(yè)的業(yè)務邏輯、合規(guī)要求有基本認知，對客戶服務、數字化營銷等領域的技術應用有濃厚興趣。

5.本科及以上學歷，3年以上相關經驗

工作內容：
1. 參與系統(tǒng)智能化改造： 深入理解客服與營銷業(yè)務流程，負責設計、開發(fā)并部署AI模型，具體應用于智能客服、智能營銷內容生成、客戶意圖深度理解與情感分析等關鍵場景。
2. 負責數據智能分析與建模： 對海量客戶行為數據進行深度挖掘與分析，構建動態(tài)、精準的用戶畫像和標簽體系，為精準營銷和個性化服務提供數據驅動決策支持。
3. 商機挖掘與價值轉化： 利用機器學習、深度學習及大模型技術，從復雜非結構化數據中識別潛在業(yè)務機會，如高價值客戶識別、流失預警、交叉銷售機會發(fā)現等，并推動模型落地產生業(yè)務價值。
4. 負責AI模型的全生命周期管理： 從事從數據預處理、特征工程、模型訓練/微調、評估到線上部署、監(jiān)控和迭代優(yōu)化的完整建模流程。