基础数据处理：负责收集、清洗和整理基础数据，确保数据的准确性和完整性。
数据预处理：数据预处理工作，如数据格式转换、缺失值处理、异常值检测等。
实验设计：设计算法模型实验方案，验证算法性能。
结果分析：对实验结果进行分析，识别问题并反馈给团队。

任职要求：

系统：熟悉linux操作系统，熟悉PyTorch等主流深度学习框架。
数据处理与分析：熟练掌握数据清洗、预处理、特征工程等技术，能够处理复杂的数据集并提取有效特征。掌握数据挖掘相关算法，比如相关性分析、关联分析等。pandas等数据处理库或工具有经验者优先。
编程语言：熟练掌握至少一种编程语言（如Python、Java、C++等），能够进行基本的算法实现和调试。
算法：利用机器学习等方法，对多维数据进行分析和探索，挖掘数据中的规律和趋势。