武汉·武昌区
职位详情
一、岗位职责1. 参与核心数据建模及统计推断任务，确保输出结果具备清晰的现实意义和业务可解释性，杜绝“黑箱”式结论。
2. 负责构建并优化动态数据系统，能够处理持续流入的小规模数据流，并设计增量学习与实时更新机制。
3. 研发轻量级、鲁棒性强的AI/统计模型，避免采用过度复杂或依赖强假设的方案，降低人为干预导致的数据失真与模型偏差。
4. 与业务团队深度协同，推动统计与AI方法在实际场景中的落地应用，并沉淀为可复用的方法体系。
二、任职要求
· 必备条件：
1. 博士学位，具有统计学、计算机科学、机器学习、应用数学、计量经济学等相关专业背景者优先考虑。
2. 在统计推断、贝叶斯分析、时间序列建模、在线学习、轻量化机器学习等方面具备扎实的理论功底与实践经验。
3. 精通Python（如NumPy/Pandas/Scikit-learn/Pyro/Stan等）或R语言，具备真实场景下的数据建模与工程实现能力。
4. 充分理解数据分析中“可解释性”的关键作用，拥有清晰的结果展示与逻辑传达能力。
5. 能够适应快速迭代的研究环境，擅长在数据稀缺或持续输入条件下进行稳定可靠的推断。
· 优先条件：
1. 具备高维数据、小样本场景、流式数据处理或在线学习相关的研究或项目经历。
2. 在ICML、NeurIPS、JASA、Journal of Machine Learning Research等顶级会议或期刊发表过论文者优先。
3. 掌握因果推断、不确定性评估、模型压缩等相关技术者更佳。
4. 拥有跨领域协作经验，善于将复杂实际问题转化为可由统计或AI建模解决的形式。
2. 负责构建并优化动态数据系统，能够处理持续流入的小规模数据流，并设计增量学习与实时更新机制。
3. 研发轻量级、鲁棒性强的AI/统计模型，避免采用过度复杂或依赖强假设的方案，降低人为干预导致的数据失真与模型偏差。
4. 与业务团队深度协同，推动统计与AI方法在实际场景中的落地应用，并沉淀为可复用的方法体系。
二、任职要求
· 必备条件：
1. 博士学位，具有统计学、计算机科学、机器学习、应用数学、计量经济学等相关专业背景者优先考虑。
2. 在统计推断、贝叶斯分析、时间序列建模、在线学习、轻量化机器学习等方面具备扎实的理论功底与实践经验。
3. 精通Python（如NumPy/Pandas/Scikit-learn/Pyro/Stan等）或R语言，具备真实场景下的数据建模与工程实现能力。
4. 充分理解数据分析中“可解释性”的关键作用，拥有清晰的结果展示与逻辑传达能力。
5. 能够适应快速迭代的研究环境，擅长在数据稀缺或持续输入条件下进行稳定可靠的推断。
· 优先条件：
1. 具备高维数据、小样本场景、流式数据处理或在线学习相关的研究或项目经历。
2. 在ICML、NeurIPS、JASA、Journal of Machine Learning Research等顶级会议或期刊发表过论文者优先。
3. 掌握因果推断、不确定性评估、模型压缩等相关技术者更佳。
4. 拥有跨领域协作经验，善于将复杂实际问题转化为可由统计或AI建模解决的形式。
2026-08-16 14:54
IP属地：湖北武汉
职位福利
博士经验不限
中建三局集团有限公司
已上市 · 10000人以上
工作地址
鱼泡安全保障
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