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一、崗位職責(zé)
1、模型研發(fā)與優(yōu)化：基于 Python 深度參與深度學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)，熟練掌握決策樹，隨機(jī)森林，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法及衍生算法在金融場景的應(yīng)用；有大模型研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者，可主導(dǎo)或協(xié)同探索模型與策略的融合創(chuàng)新。 2、數(shù)據(jù)處理與分析：運(yùn)用 Hadoop 分布式存儲(chǔ)管理海量金融數(shù)據(jù)，通過 Hive/Spark 構(gòu)建高效數(shù)倉；憑借豐富 SQL 調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)，保障數(shù)據(jù)查詢、特征工程環(huán)節(jié)的性能，為模型訓(xùn)練輸送高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
3、產(chǎn)線全流程落地：負(fù)責(zé)算法模型從研發(fā)到產(chǎn)線的轉(zhuǎn)化，涵蓋開發(fā)、驗(yàn)證、優(yōu)化及長期維護(hù)
二、任職要求
1、本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)，5年以上經(jīng)驗(yàn)；
2、編程語言：精通 Python，熟練運(yùn)用 Pandas、NumPy 等數(shù)據(jù)處理庫，掌握 Sklearn、TensorFlow/PyTorch 等機(jī)器學(xué)習(xí)框架 。
3、大數(shù)據(jù)生態(tài)：熟悉 Hadoop 分布式存儲(chǔ)原理，熟練操作 Hive 數(shù)據(jù)倉庫建模、Spark 大數(shù)據(jù)計(jì)算，能高效處理 TB 級(jí)數(shù)據(jù)。
4、數(shù)據(jù)庫與調(diào)優(yōu)：精通 SQL，擅長索引優(yōu)化、查詢計(jì)劃分析，能解決金融場景下高并發(fā)、復(fù)雜查詢的性能瓶頸。
5、模型經(jīng)驗(yàn)：有深度學(xué)習(xí)模型調(diào)優(yōu)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，熟悉決策樹、隨機(jī)森林、XGBoost 等算法；
6、參與過大模型研發(fā)優(yōu)先。