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1.負(fù)責(zé)分析挖掘各個行業(yè)對企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升企業(yè)識別能力，如企業(yè)用戶畫像 本科及以上學(xué)歷，機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、計算機等相關(guān)方向?qū)I(yè)，3年以上工作經(jīng)驗; 2、進行大數(shù)機場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)杯挖據(jù)、機器學(xué)習(xí)，包括數(shù)報整理、模型建立、機型應(yīng)用、評估優(yōu)化 ,、若盆融風(fēng)拉”推薦系統(tǒng)真文應(yīng)用場景落地的優(yōu)先考慮，有2年以上數(shù)期建模及分析工作經(jīng)驗;、智能匹配、風(fēng)險預(yù)警模型等; 較強的Python、SparkSqL開發(fā)能力，熟練使用相關(guān)數(shù)據(jù)分析與算法庫等: 3、將合作機構(gòu)需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對不同的應(yīng)用場景，負(fù)貢編寫數(shù)據(jù)模型算法及對其進 法，光對穿法原理有深入理解，有干畜的機器學(xué)習(xí)項日經(jīng)驗; 熟悉常用的機器學(xué)習(xí)算法，包括但不限于決策樹、線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分類、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論和常用算 行優(yōu)化; 5、責(zé)任心強，具備優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力、獨立分析問題和解決問題的能力，善于學(xué)習(xí)創(chuàng)新，能實時跟進前沿技術(shù);具有較強 4、基于數(shù)據(jù)分析成果，撰寫企業(yè)、行業(yè)相關(guān)報告; 的抗壓能力、良好的溝通能力和團隊合作意識。 負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)交辦的其他任務(wù)