武汉·武昌区
职位详情
一、岗位职责1. 参与核心数据建模与统计推断任务，确保分析结果具备实际应用价值和业务层面的可解释性，避免产生难以解读的“黑箱”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，设计增量学习机制与在线更新方案。
3. 研发轻量级、鲁棒性强的AI或统计模型，规避过度复杂化及强假设依赖的建模方式，降低人为设计引入的数据干扰与模型偏差。
4. 与业务团队密切配合，推动统计与AI方法在真实场景中的落地应用，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、轻量化机器学习等领域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，具备实际的数据建模与工程实现能力。
4. 深刻理解数据分析中“可解释性”的关键作用，具备清晰的逻辑表达与结果呈现能力。
5. 能够适应快速迭代的研究环境，擅长在数据受限或持续输入的情境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相关成果。
3. 熟悉因果推断、不确定性量化、模型压缩等技术者优先。
4. 拥有跨学科协作经验，善于将复杂现实问题转化为可由统计或AI方法建模的技术问题。
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，设计增量学习机制与在线更新方案。
3. 研发轻量级、鲁棒性强的AI或统计模型，规避过度复杂化及强假设依赖的建模方式，降低人为设计引入的数据干扰与模型偏差。
4. 与业务团队密切配合，推动统计与AI方法在真实场景中的落地应用，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、轻量化机器学习等领域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，具备实际的数据建模与工程实现能力。
4. 深刻理解数据分析中“可解释性”的关键作用，具备清晰的逻辑表达与结果呈现能力。
5. 能够适应快速迭代的研究环境，擅长在数据受限或持续输入的情境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相关成果。
3. 熟悉因果推断、不确定性量化、模型压缩等技术者优先。
4. 拥有跨学科协作经验，善于将复杂现实问题转化为可由统计或AI方法建模的技术问题。
2026-05-15 09:44
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
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鱼泡安全保障
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