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1. 数据采集与清洗:制定并执行数据采集策略,从各类数据源(如数据库、API、文件等)高效获取数据。对数据进行清洗和预处理,保障数据准确性与完整性,妥善处理缺失值、异常值等问题。

2. 数据建模与管理:搭建并维护数据仓库体系,设计科学的数据模型,支撑大模型与机器学习项目稳定高效运行。统筹数据生命周期管理,确保数据安全合规,严格遵循相关数据保护规范。

3. 特征工程:开展特征提取与筛选工作,优化模型输入质量,提升预测效果。协同算法工程师推进特征工程流程的设计与落地,助力模型训练与调优。

4. 数据可视化与报告:运用数据可视化工具(如Tableau、Power BI、Pandas等)生成数据分析报表与交互式仪表盘,辅助团队及管理层洞察数据价值。撰写详实的数据分析文档,记录处理逻辑与成果,提出可行性优化建议。

5. 性能监控与优化:持续监控数据处理与模型训练的运行状态,快速识别并解决性能瓶颈,保障系统稳定性。不断优化数据处理流程,提升处理效率与产出质量,降低资源开销。

6. 技术调研与创新:关注前沿数据处理技术与工具发展动态,评估其在业务中的应用前景,为公司技术升级与创新提供决策支持。

● 教育背景:计算机科学、数据科学、统计学等相关专业本科及以上学历。
● 工作经验:具备3年以上数据处理相关经验,有金融行业从业经历者优先考虑。
● 技术能力:精通Python、SQL等编程语言,拥有扎实的数据处理与分析实践基础。
○ 熟悉主流数据处理工具与框架,如Pandas、NumPy、Spark等。
○ 掌握数据仓库架构与ETL(Extract, Transform, Load)流程,具备实际项目操作经验。
○ 能熟练使用数据可视化工具,如Tableau、Power BI、Pandas等。
○ 了解大语言模型与机器学习基本原理,具有相关项目实践经验者优先。
● 专业知识:深入掌握数据处理与管理理论,熟悉数据清洗、特征工程、数据建模等核心技术。了解金融领域业务逻辑与数据特性,能针对金融场景开展专业化数据处理与分析。
● 解决问题能力:具备出色的分析与解决问题的能力,善于独立思考,能够从复杂情境中捕捉核心问题并推动解决。
2026-05-17 14:20
IP属地:北京

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本科3-5年接受无数据开发经验数据挖掘
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北京锋泰科技有限公司
1000-9999人
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