岗位职责：

1. 数据管道与平台建设：基于Hadoop/Spark/Hive等大数据技术，构建、优化和维护高效、稳定的批处理数据管道与ETL脚本，为模型训练与业务分析提供高质量的数据支撑。

2. 模型开发与全链路管理：负责机器学习模型（包括深度学习）的端到端开发工作，包括特征工程、模型训练（使用Scikit-learn、PyTorch等框架）、评估、参数调优、部署上线及性能监控。

3. 数据驱动业务决策：深入理解新零售业务，设计与开发核心业务指标体系；独立设计并实施A/B测试，通过数据挖掘和分析输出有价值的策略优化建议，驱动业务增长。

4. 模型生命周期管理：跟踪、回收和监控线上模型效果，持续迭代和优化模型策略，确保模型长期稳定高效运行，并负责相关技术文档的编写与维护。

能力要求：

必备条件：

1. 学历与经验： 统招本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业；5年及以上数据科学、机器学习或大数据开发相关工作经验。

2. 技术栈：

* 精通 Python、SQL 编程语言。

* 熟悉 Hadoop、Hive、Spark 等大数据生态组件，有实际项目开发经验。

* 熟练掌握 Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 等至少一种机器学习/深度学习框架。

3. 算法基础： 深入理解机器学习（分类、回归、聚类等）和深度学习常用模型的算法原理、应用场景及优缺点，熟悉模型评估、实验方法和调优流程。

4. 软实力： 具备优秀的业务理解、抽象能力和沟通协调能力，能够与技术团队和业务方高效协作。拥有强烈的自驱力和结果导向意识，能独立主导并推进项目。

优先考虑：

* 有推荐系统、搜索算法、销售预测、动态定价等新零售相关领域经验者优先。

* 有大规模数据下的模型部署和性能优化经验者优先。

* 有MLOps实践经验者优先。