高级数据科学家 - 远程 | 机器学习交易分析专家 | Python/PyTorch

您是否渴望将尖端机器学习技术应用于革新交易平台的资深数据科学家？我们正在招募一位经验丰富的专业人才，加入我们的创新团队，开发预测模型以驱动业务决策并提升交易产品性能。您在Python、SQL和机器学习框架方面的专业知识将直接影响我们的交易成果和客户体验质量。 核心职责： - 与业务部门紧密协作，深入理解需求并将其转化为高效的机器学习解决方案。 - 优化现有预测模型，提高准确性、速度和整体性能指标。 - 设计并开发先进算法，精准预测用户行为模式，包括流失率、转化率和客户终身价值（LTV）预测等关键指标。 - 实施完整的端到端机器学习解决方案，从数据预处理到生产环境部署全程把控。 - 利用Python、SQL和PySpark对客户行为数据进行深度探索性分析（EDA），发掘有价值的业务洞见。 - 创建自动化工具和流程，优化机器学习模型生命周期管理并提升代码质量。 - 构建可扩展的数据管道，支持模型训练和高效推理服务。 - 向技术和非技术利益相关者清晰展示分析结果和模型性能，推动数据驱动决策。 必备技能： - 1-3年构建和部署实际机器学习解决方案的专业经验。 - 精通Python 3.9+及其数据科学生态系统（NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib等）。 - 熟练掌握SQL，能够编写高效查询处理复杂数据操作。 - 熟悉使用Git进行版本控制和协作开发流程。 - 良好的英语水平（书面和口头交流能力达到中高级或以上）。 - 对统计方法和各类机器学习算法有扎实的理解和应用经验。 - 具备数据可视化工具和技术经验，能够有效呈现分析结果。 - 具有在远程工作环境中独立思考、解决问题的能力。 加分项： - 具有使用PyTorch 2.0+进行深度学习应用的实践经验。 - 熟练运用PySpark处理大规模数据集的能力。 - 具备Docker容器化技术，确保部署环境的一致性和可靠性。 - 了解云计算架构，尤其是AWS服务生态系统的使用经验。 - 在客户评分模型开发和预测指标用于决策方面的背景知识。 - 曾成功参与Kaggle竞赛，展示解决实际机器学习问题的能力。 - 具有分析用户行为指标和业务KPI的专业经验。 - 了解金融市场、交易系统原理或相关领域知识。 - 熟悉时间序列预测和异常检测技术，能应用于实际业务场景。 为什么加入我们： 加入我们这个前瞻性团队，您的数据科学专业知识将直接转化为可衡量的业务成果。您将在重视创新和持续学习的灵活远程环境中使用前沿技术。这个职位提供显著的职业成长空间，您将有机会应对复杂的交易挑战，并在整个机器学习生命周期中全面提升技术和业务技能，成为数据科学领域的佼佼者。