高级数据科学家 - 交易产品开发 | 远程机器学习专家职位

您是否是一位热衷于应用机器学习解决复杂交易挑战的数据科学人才？我们正在寻找一位经验丰富的专业人士，加入我们创新团队，为交易平台开发前沿预测模型和分析解决方案。在这个职位中，您将运用Python、SQL和机器学习专业知识创建有影响力的数据驱动解决方案，推动业务决策和用户体验优化。 主要职责 - 与业务部门紧密合作，深入理解当前需求并分析产品变更对现有解决方案的影响。 - 优化现有机器学习模型，提升性能指标、预测准确性和计算效率。 - 开发新型预测模型，精确分析用户在应用中的行为特征—包括流失预测、转化率和客户终身价值(LTV)等关键指标。 - 通过创建数据预处理、预测生成和结果传递的完整代码流程，实现模型的产品化落地。 - 使用Python、SQL和PySpark框架对客户行为数据进行全面的探索性数据分析(EDA)。 - 完善内部代码库并开发工具，实现机器学习模型生命周期的自动化管理。 - 设计并实施高效数据处理流程，确保在交易环境中模型的可靠性和响应速度。 - 创建详尽文档，通过严格的测试协议维护代码质量和可维护性。 - 向各层级利益相关者清晰呈现数据发现和业务洞察。 必备技能和资格 - 1-3年开发和实施机器学习解决方案的专业经验，尤其是在预测分析领域。 - 精通Python 3.9+编程，熟练使用数据科学主流库(NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn)。 - 高级SQL技能，能够从复杂数据库系统中进行高效数据提取和操作。 - 熟练使用Git版本控制系统，具备团队协作开发经验。 - 中高级至高级英语沟通能力(书面和口头)，能够清晰表达技术概念。 - 对统计分析方法、概率理论和机器学习算法有扎实的理解和应用能力。 - 计算机科学、统计学、数学或相关定量领域的学士及以上学位。 - 具备在远程环境中独立工作的能力，善于时间管理和自主解决问题。 - 出色的逻辑思维和对细节的专注，能够从复杂数据中提取关键见解。 - 在敏捷开发环境中工作的经验，熟悉迭代开发流程。 加分项 - 具备PyTorch 2.0+或其他深度学习框架的实战经验。 - 熟练使用PySpark进行大规模数据处理和分析。 - 了解Docker容器化技术，能够构建可重现的开发和部署环境。 - 云计算经验，特别是AWS服务(SageMaker, EC2, S3, Lambda)的实际应用。 - 在金融科技、交易平台或金融服务领域的工作经验。 - 开发客户评分模型并在决策过程中有效实施预测指标的经验。 - 成功参与Kaggle竞赛或其他数据科学挑战，取得优异成绩。 - 对客户行为分析和业务指标评估有深入理解。 - 实时数据处理和流分析的实践经验。 - 熟悉A/B测试方法论，能够设计和执行功能优化实验。 为什么加入我们的团队 加入我们全球分布式团队，解决金融与技术交叉领域的前沿挑战。我们提供具有市场竞争力的薪酬待遇、灵活的工作安排、持续的专业发展机会，以及在尖端交易平台上发挥重要影响的机会。我们的协作文化高度重视创新思维、持续学习和工作生活平衡，同时为您提供应用机器学习和数据科学最新技术的广阔舞台，助力您的职业成长和技术突破。