1.技术能力：熟练掌握Python/Scala/Java，熟悉PySpark、Flink等大数据工具。
2.精通机器学习框架（Sklearn/TensorFlow/PyTorch），熟悉SQL和NoSQL数据库。
3.有用户行为分析、时序预测、异常检测等项目经验者优先。
4.学历与经验：本科及以上学历（计算机/数学/统计学相关专业），3年以上数据挖掘经验。

1.数据建模与挖掘：

负责海量数据的清洗、特征工程、模型构建与优化，解决业务场景中的分类、回归、聚类、推荐等问题。

应用机器学习（如XGBoost、LightGBM）、深度学习（如CNN/RNN/Transformer）或图算法（如GNN）提升模型效果。

2.算法落地：

将算法模型部署到生产环境，与工程团队协作完成性能优化（如分布式计算、模型压缩）。

3.业务支持：

深入业务场景（如广告推荐、风控、用户画像），通过数据挖掘发现潜在规律，输出可落地的解决方案。

4.前沿探索：

跟踪AI领域最新进展（如大模型、AutoML），推动技术创新。