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1. 編程基礎(chǔ)能力： 熟練掌握 Python 常用語法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及面向?qū)ο缶幊蹋邆湓鷮?shí)的編碼能力。
2. 數(shù)據(jù)分析與建模能力：精通 Scikit-learn、Pandas、NumPy 等主流數(shù)據(jù)科學(xué)庫，能夠快速搭建和調(diào)優(yōu)常見的機(jī)器學(xué)習(xí)（如分類、回歸、聚類）及深度學(xué)習(xí)（如CNN、RNN/LSTM、Transformer）模型，熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 至少一種框架。
3. 大模型開發(fā)與應(yīng)用能力：理解Transformer、BERT、GPT等大模型的基本原理和架構(gòu)，了解提示詞工程和向量數(shù)據(jù)庫，熟悉大模型應(yīng)用開發(fā)框架（如LangChain、LlamaIndex等）和RAG技術(shù)。
4. 業(yè)務(wù)理解與解決問題能力：具備強(qiáng)烈的業(yè)務(wù)洞察力，能夠?qū)⒊橄蟮臉I(yè)務(wù)需求（如“提升客服效率”、“實(shí)現(xiàn)智能投顧對話”、“生成個(gè)性化營銷文案”）轉(zhuǎn)化為具體、可落地的技術(shù)方案。對證券、金融行業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯、合規(guī)要求有基本認(rèn)知，對客戶服務(wù)、數(shù)字化營銷等領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用有濃厚興趣。

5.本科及以上學(xué)歷，3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)

工作內(nèi)容：
1. 參與系統(tǒng)智能化改造： 深入理解客服與營銷業(yè)務(wù)流程，負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)、開發(fā)并部署AI模型，具體應(yīng)用于智能客服、智能營銷內(nèi)容生成、客戶意圖深度理解與情感分析等關(guān)鍵場景。
2. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)智能分析與建模： 對海量客戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘與分析，構(gòu)建動(dòng)態(tài)、精準(zhǔn)的用戶畫像和標(biāo)簽體系，為精準(zhǔn)營銷和個(gè)性化服務(wù)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策支持。
3. 商機(jī)挖掘與價(jià)值轉(zhuǎn)化： 利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)及大模型技術(shù)，從復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中識(shí)別潛在業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，如高價(jià)值客戶識(shí)別、流失預(yù)警、交叉銷售機(jī)會(huì)發(fā)現(xiàn)等，并推動(dòng)模型落地產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。
4. 負(fù)責(zé)AI模型的全生命周期管理： 從事從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型訓(xùn)練/微調(diào)、評(píng)估到線上部署、監(jiān)控和迭代優(yōu)化的完整建模流程。