【岗位职责】 1. 业务赋能：与业务团队紧密合作，基于人工智能技术解决真实业务场景中的难题，推动业务流程优化与效率提升。 2. 数据处理与分析：负责业务数据的收集、清洗、预处理，开展探索性数据分析（EDA），挖掘数据潜在价值，为模型设计提供依据。 3. 模型开发与验证：使用 Python 及相关机器学习、深度学习框架（如 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、Spark MLlib 等）进行模型构建、训练、调优与评估。 4. 技术文档与知识分享：撰写规范的技术文档，记录实验方案与结果，与团队积极交流，参与技术讨论与知识分享。 【岗位要求】 1. 学历背景：来自优秀院校，计算机学院人工智能、机器学习、数据挖掘等相关专业硕士及以上。 2. 理论基础扎实：具备良好的数学、算法基础及代码能力；深入理解机器学习、深度学习或数据挖掘的核心理论与算法机制。 3. 项目 / 研究经验加分： ○ 有科研经历、项目经验、竞赛成果或相关领域顶会论文者优先； ○ 有推荐系统经验（协同过滤、内容推荐、深度学习推荐算法等）优先； ○ 有金融数据处理经验（如时间序列分析、风险建模、量化建模、反欺诈模型等）更佳。 4. 工程能力：熟悉至少一种编程语言（Python / Java / C++等），了解常用开发工具与工程环境。 5. 综合能力：具备良好的逻辑思维、分析问题和解决复杂问题的能力，自驱力强、学习能力突出，能够快速理解业务并落地技术方案。 6. 沟通与协作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同背景的同事顺畅协作。 7. 创新意识：保持对新技术、前沿趋势的兴趣，敢于提出创新性的想法与解决方案。 8. 语言能力：具备良好的英文文献阅读与书面表达能力。 9. 实习要求：实习周期为 1 年，需每天到岗 工作。 【岗位优势】 1. 世界 500 强外企平台 置身全球化环境，与国际团队合作交流，拓展跨文化视野，接触行业一流的技术与业务实践。 2. 开放舒适的办公环境，友好轻松的团队氛围 企业文化包容开放，鼓励探索与创新；优异的实习表现可获得内部优先转正机会，为未来发展打下坚实基础。 3. 行业专家一对一指导 由资深架构师、机器学习专家及业务专家指导，参与真实业务项目，在实战中迅速提升算法能力、工程能力与职场竞争力。