职责**：

- 根据数据特征，选择合适的机器学习算法（如随机森林、神经网络、KNN等）。

- 进行特征工程，提取对应用目标有用的特征（如统计特征、频域特征等）。

- 训练和优化预测模型，确保模型的准确性和泛化能力。

- **技能要求**：

- 熟悉机器学习算法和框架（如Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch）。

- 掌握特征工程和模型评估技术（如交叉验证、超参数调优）。

- 数据分析能力

- 具备一定的编程能力（如Python、R）。