1.教育背景 计算数学、统计学、应用数学、计算机科学、信息工程、数据科学等相关专业本科及以上学历，硕士/博士优先。 2.专业技能 精通统计学理论，熟悉概率论、数理统计、回归分析、假设检验、贝叶斯推断等知识。 3.熟悉常用的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、聚类算法等），了解深度学习基础。 熟练使用Python编程语言，熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch等数据处理与建模工具。 4.有良好的数据处理能力，熟悉SQL或大数据处理框架（如Hadoop、Spark）者优先。 熟悉数据可视化工具（如Matplotlib、Seaborn、Tableau）者优先。 5.有统计建模、预测建模、A/B测试、推荐系统、因果推断等实际项目经验者优先。 6.综合素质 具备良好的逻辑思维能力、问题分析能力和团队协作精神。 具备较强的学习能力和研究能力，能够快速掌握新知识并应用于实际问题中。 对数据和算法有浓厚兴趣，关注行业动态，有持续学习意愿。 7、加分项 有统计学建模、数据挖掘、机器学习竞赛（如Kaggle）经验者优先； 有发表过相关技术博客、论文或开源项目者优先。 有自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等方向的跨学科背景者优先。