岗位内容：
1.数据获取：从多种内部和外部数据源收集结构化和非结构化数据，确保数据的全面性和准确性。
2.
数据清洗：进行数据清洗和预处理，处理缺失值、异常值和重复数据，保证数据质量。
3.数据集成：整合来自不同系统和部门的数据，建立统一的数据仓库或数据湖，支持后续分析和建模。
4.探索性数据分析（EDA）：对数据进行探索性分析，识别数据中的模式、趋势和关联，为业务问题提供初步洞察。
5.模型开发：设计和开发机器学习和统计模型，解决具体的业务问题，如预测、分类、聚类等。
6.模型验证与优化：通过交叉验证、超参数调优等方法优化模型性能，确保模型的准确性和稳定性。
7.模型部署：将开发完成的模型部署到生产环境，确保模型在实际业务中的有效运行。持续监控模型性能，及时发现和解决模型漂移或性能下降的问题，进行模型更新和再训练。
8.需求沟通：与产品经理（PO）和业务团队紧密合作，理解业务需求，将其转化为数据科学项目和分析任务。
9.技术研究：跟踪和研究最新的数据科学技术和方法，评估其在业务中的应用潜力，推动技术创新。优化数据处理、分析和建模流程，提高工作效率和数据处理能力。
10.数据质量控制：建立和维护数据质量标准，监控数据质量指标，确保数据的准确性和一致性。遵守数据隐私和安全法规，确保数据处理过程中的合规性，保护敏感数据。
11.业务洞察：通过数据分析和建模，提供深度的业务洞察，支持高层管理层的战略决策。
要求：
1.本科及以上学历，统计学、计算机科学、数学、工程或相关专业。
2.3年以上数据科学、数据分析或相关领域的工作经验
3.统计学与机器学习：深入理解统计学原理和机器学习算法，能够应用于实际业务问题。
4.数据处理与分析：熟悉数据清洗、数据处理和数据分析的方法与工具。业务理解：了解所在行业的业务流程和运营模式，能够将数据科学应用于实际业务场景。
5.专业技能：编程能力：精通Python、R等编程语言，熟练使用相关数据科学库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow等）。
数据可视化：熟练使用数据可视化工具（如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等）进行数据呈现。
数据库管理：熟悉SQL，了解NoSQL数据库（如MongoDB）的使用。
大数据处理：掌握Hadoop、Spark等大数据处理技术和工具。
软件工程：具备良好的软件开发和工程实践能力，能够编写高质量、可维护的代码。