高级数据科学家（交易产品）| Python机器学习专家

我们正在招聘一位资深数据科学家，加入我们创新的交易技术团队。在这个关键角色中，您将运用先进的机器学习技术开发和优化交易产品，通过数据驱动的洞察力提升业务决策质量。这是一个全球远程职位，为您提供与国际专业人士协作的宝贵机会，同时享受灵活的工作环境。 核心职责 - 与业务部门保持密切沟通，深入理解当前需求，评估产品变更对现有解决方案的潜在影响。 - 通过算法优化和创新方法，显著提升现有机器学习模型的性能指标和预测准确度。 - 设计并开发前沿预测模型，专注于用户行为分析——包括客户流失预测、转化率优化和客户生命周期价值(LTV)预测等。 - 将实验阶段模型转化为生产环境可用的解决方案，构建完整数据处理流水线，确保预测结果有效传递至业务端。 - 运用Python+SQL和PySpark对客户行为数据进行深度探索性分析(EDA)，挖掘有价值的业务洞察。 - 持续改进内部代码库架构，开发自动化工具优化机器学习模型全生命周期管理。 - 应用统计学方法和数据可视化技术，识别复杂数据模式，并将技术发现转化为业务语言向非技术团队清晰传达。 必备资质 - 具备1-3年利用机器学习技术开发实用解决方案的专业经验。 - 精通Python编程(Python 3.9+)，熟练应用数据科学核心库(NumPy、Pandas、Scikit-learn等)。 - 扎实掌握SQL，能够设计高效查询，从各类数据库系统中提取和转换数据。 - 熟练使用Git进行版本控制和协作开发，具备规范的代码管理习惯。 - 中高级英语水平(书面和口语)，能够准确表达复杂技术概念。 - 展示出在远程环境中的自驱力、项目管理能力和有效沟通技巧。 - 具备统计学基础，了解各类机器学习算法原理及适用场景。 - 掌握特征工程最佳实践，能从原始数据中提取有预测价值的变量。 优先考虑 - 深度学习框架实践经验，特别是PyTorch在预测模型中的应用。 - 熟悉PySpark处理大规模数据集的方法和性能优化技巧。 - 掌握Docker容器化技术，能创建一致且可重现的开发环境。 - 云计算概念理解和实践经验，尤其是AWS服务(SageMaker、EC2、S3)。 - 客户评分模型设计经验，能够将预测指标有效整合到决策系统中。 - 在Kaggle竞赛或类似数据科学挑战中取得优异成绩的记录。 - 深入理解客户行为分析方法和业务指标评估体系。 - 具备金融或交易数据分析背景，了解市场动态特性。 为什么加入我们 加入我们前瞻性的团队，您将有机会解决直接影响业务成果的挑战性问题。我们提供灵活的远程工作模式，支持持续学习与职业发展的资源，以及将前沿机器学习技术应用于实际交易场景的独特机会。作为核心团队成员，您的创新思维和技术贡献将直接塑造我们的数据驱动战略，为客户创造可衡量的实际价值。我们鼓励实验精神和专业成长，支持您在数据科学领域持续探索和突破。