1.运用统计学分析、机器学习建模等方法，深入挖掘多源异构数据价值，构建业务场景下的预测与决策模型 2.设计并实施AI模型全生命周期评估体系，持续优化模型性能、可解释性及业务适配度，确保技术方案与业务目标对齐 3.协同数据工程团队完成数据清洗、特征工程及计算架构搭建，通过ETL流程实现原始数据向可用数据资产的转化 4.主导跨部门技术协作项目，与产品、研发等团队共同推进AI解决方案的落地应用与迭代升级 5.建立数据质量监控机制，开发自动化工具链提升数据处理效率，构建标准化数据治理体系 1.毕业时间为2026年9月至2027年8月的海内外应届毕业生，计算机科学、统计学、应用数学等相关专业 2.扎实掌握Python/R/SQL编程语言，熟悉TensorFlow/PyTorch等主流机器学习框架 3.具备数据建模全流程实操经验，熟悉常用算法原理（如决策树、神经网络、时间序列分析等），了解大模型技术发展趋势者优先 4.具备优秀的逻辑思维能力与跨团队沟通能力，能有效协调技术资源推动项目落地 5.对商业数据敏感，能够通过数据洞察发现业务增长机会，具有创新意识与落地执行力