【岗位职责】
1、数据基建与治理：负责公安人口、城市治理等多源数据的采集清洗、整合关联，运用 Python 等工具搭建自动化处理流程，保障数据资产的完整性与可用性，支撑核心业务场景。
2、模型开发与迭代：基于治安防控、人口发展等业务需求，设计并训练预测预警模型（如流动人口趋势预测），熟练运用 TensorFlow/PyTorch 等框架实现算法落地，建立模型效果评估与迭代优化机制。
3、分析报告与可视化：将分析结果转化为可视化报告，设计数据实验方案并撰写专题报告（如人口结构分析、治理效能评估），为决策提供数据支撑。
4、业务咨询与价值转化：深入理解公安、民政等客户业务场景，将治安管理、人口服务等需求转化为数据分析任务，构建定制化分析方案，输出可落地的策略建议。
5、合规与技术创新：严格执行《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，落实数据分类分级与脱敏措施；跟踪联邦学习、隐私计算等前沿技术在社会治理领域的应用，推动技术创新。
6、跨团队协作：与业务部门、技术团队紧密配合，参与数据标准制定与业务流程优化，提升数据分析成果的业务渗透度。
【任职要求】
1、学历背景：硕士及以上学历，数据科学、统计学、计算机、社会科学等相关专业；优秀本科毕业生具备 3 年以上相关经验者可酌情考虑，有公安 / 政务数据项目经验优先。
2、技术能力：
>核心工具：精通 Python，熟练使用 MySQL 等数据库。
>建模能力：熟悉机器学习算法原理（回归、分类、聚类等），有 TensorFlow/PyTorch 等框架实战经验，能独立完成模型搭建与调优。
>分析技能：具备实验设计与统计分析能力，能进行数据可视化呈现。
3、业务素养：具备将社会治理业务问题转化为数据分析任务的能力，书面表达清晰，能产出高质量分析报告与策略建议。
4、合规意识：深入理解数据安全与隐私保护规范，熟悉公安数据分类分级标准。
5、软技能：具备良好的跨团队沟通与项目推动能力，逻辑思维严谨，对社会治理领域有强烈探索意愿。
6、加分项：在顶会或核心期刊发表过社会治理相关论文；有人口预测、公共安全建模等项目经验。