负责大规模文本数据和复杂数据集的深度分析，运用自然语言处理（NLP）技术进行关键词提取、命名实体识别、文本分类、情感分析、主题建模和事件检测与追踪。
应用机器学习（ML）算法（包括监督学习、无监督学习、传统ML模型及深度学习模型如CNNs, RNNs, Transformers, GNNs）进行趋势预测、模式识别和用户行为分析。
参与高级分析功能的研发，如多模态数据分析、异常行为识别及基于大语言模型（LLM）的文本分析与内容生成。
构建和维护风险评估指标体系，参与异常检测模型的开发与优化。
与团队成员协作，将分析结果通过可视化方式呈现，为决策提供数据支持。
参与MLOps流程，包括数据管理、模型训练、评估、部署及监控，确保模型持续有效。
任职要求：
计算机科学、统计学、数据科学或相关领域本科及以上学历。
扎实的自然语言处理和机器学习理论基础，熟悉常用的算法和模型。
熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python），并熟悉相关的数据分析和机器学习库（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Transformers, spaCy, NLTK）。
熟悉大数据处理框架者优先（如Apache Spark, Apache Flink）。 具备数据可视化工具使用经验者优先。
具备良好的逻辑思维能力、数据敏感度和解决问题的能力。
具备良好的沟通能力和团队合作精神。
有MLOps实践经验者优先。