职位描述
职责描述 ：
- 数据全流程治理与分析 ：负责多源数据的采集、清洗、整合与质量监控，构建和维护支撑业务发展的数据集市；通过特征工程、统计分析等方法挖掘数据规律，为业务决策提供数据支撑。
- 算法模型构建与优化 ：基于业务场景需求，设计并开发机器学习、深度学习或时序分析模型（如实验决策辅助模型、性能预测模型等），优化模型预测效果与执行效率；探索大模型应用（如提示词工程、RAG 技术），提升模型对复杂问题的适配能力。
- AI 工具与系统开发 ：参与 AI 驱动的工具链（如实验设计自动化、报告分析自动化、智能问答 Agent 等）开发，整合提示词模板、Agent 能力与知识库，实现工具的场景化应用与持续迭代；协助搭建企业级 AI 工作台，支持多部门模型权限与知识库隔离管控。
- 业务协同与洞察输出 ：与研发、运营、测试等跨部门协作，将业务问题抽象为数学/算法问题，设计闭环解决方案（如实验参数推荐、工作流优化）；通过可视化交互（图表、仪表盘等）输出分析结论与建议，推动业务效率提升。
- 技术沉淀与创新 ：总结通用算法模板、数据处理脚本或提示词库，提升团队复用效率；关注行业技术趋势，探索 AI 在数据分析、决策支持等场景的创新应用，贡献技术 Idea 并推动验证。
岗位要求：
- 本科及以上学历，数学、统计学、计算机、数据科学、人工智能等相关专业优先；硕士及以上学历或有算法竞赛/顶会论文经验者优先。
- 了解SQL，具备数据查询与展示能力；掌握 Python、R 等至少一门语言，了解常用的数据处理与建模库。
- 熟悉机器学习全流程（数据预处理、特征工程、模型训练与调优、效果评估），掌握分类、回归、时序分析、集成学习等算法，了解深度学习（如神经网络、大模型）技术原理与应用场景。
- 具备一定AI工具开发或应用经验，熟悉提示词工程、智能体（Agent）设计、RAG（检索增强生成）等技术。
- 掌握一定的数据可视化工具或方法，能通过图表清晰传递分析结论；熟悉统计过程控制（SPC）、控制图等质量分析方法者优先。
- 具备强抽象建模能力，能将业务问题转化为可量化的数学/算法问题；注重逻辑思考，能从数据洞察到方案落地形成自洽流程（如“数据-分析-模型-验证-优化”）；关注方案的可解释性，输出白盒逻辑而非仅黑盒结果。
- 3 年以上数据算法或 AI 相关领域工作经验，有工业/制造/能源等复杂场景建模经验者优先；参与过 AI 工具链开发、智能决策系统搭建等项目者优先。
- 优秀的跨部门沟通能力，能理解业务需求并传递技术价值；具备团队协作精神，推动技术方案与业务目标的对齐。
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕