岗位职责：
-设计并搭建高效的数据基础设施，保障数据存储、访问与管理的稳定性，为数据分析及建模提供可靠支撑。依据实际业务需求，合理选型数据存储方案，持续优化查询效率，实现数据的低延迟响应。
-承担多源异构数据的预处理与清洗任务，应用先进的数据处理方法和算法，提升数据完整性与准确性，为后续分析流程奠定高质量数据基础，有效减少数据干扰因素。
-主导自然语言处理与推荐系统的技术研发与性能调优，结合机器学习与深度学习模型，深入挖掘数据潜在价值，增强用户交互体验并推动核心业务指标提升。例如，通过改进推荐策略，明显提升用户点击转化率。
-持续跟踪大模型与人工智能领域的最新进展，结合企业实际应用场景，提出具有前瞻性的技术方案，助力产品升级与业务拓展。曾成功将大模型技术落地于客户服务环节，显著提高自动化服务水平。
-与产品、工程、运营等多职能团队协同配合，准确理解业务诉求，输出数据驱动的解决方案，支撑决策制定。擅长将复杂分析结果转化为清晰易懂的业务建议，便于非技术成员理解与采纳。

任职要求：
-计算机科学、人工智能、统计学等相关专业背景，具备本科及以上学历。
-拥有2年以上数据科学相关工作经验，在数据挖掘、机器学习及深度学习方向具备扎实的实战积累，主导或参与多个完整项目并取得可量化成果。
-精通Python、R等数据分析与建模语言，熟练使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，具备独立完成复杂模型构建与训练的能力。曾负责高精度模型的设计与上线部署。
-熟悉NLP与推荐系统的核心算法原理，具备大模型（LLM）及相关AI技术的实际项目经验，能将前沿研究成果有效融入业务实践。在自然语言处理方面有突出技术贡献者优先。
-具备扎实的数学功底，尤其掌握统计学、线性代数、概率论等基础知识，能够运用数学工具解决真实场景中的数据挑战。逻辑思维清晰，善于诊断并解决模型训练与数据分析过程中的疑难问题。
-具备优秀的沟通表达能力和团队协作意识，能与不同职能角色高效协作，确保项目顺利推进。具备较强的业务敏感度，善于从数据中提炼洞察并转化为实际业务行动。
-熟悉广东话或具备良好英文能力者优先，可在跨地域、国际化协作环境中发挥语言优势。