1.负责一维基础数据的清洗与处理任务，确保数据的准确性和完整性。
2.负责处理数据缺失值、划分数据集并提取时序特征。
3.开发基于统计或机器学习的预测模型，解决时间序列预测、分类预测、回归预测等任务,验证算法性能与优化。
4.负责模型部署与应用调优，确保项目落地应用。
任职要求：

1.学历要求：硕士以及以上学历，应用统计、数学、计算机相关专业。
2.技术要求：掌握时序预测、机器学习等模型算法（如XGBoost、LightGBM、CatBoost）。熟悉PyTorch等主流深度学习框架。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。
3.工作经验：具备2-3年相关工作经验，掌握数据挖掘相关算法，比如相关性分析、关联分析等。