数据科学家

岗位职责 1、业务问题拆解与理论融合建模 基于复杂模糊的组织场景，能够快速理解并融合多学科理论的专家经验输入，完成业务需求拆解，将抽象的问题转化为情境化、时序化、可证据链追溯的数据科学可解问题。 2、分层标签资产搭建 能够完成全链路分层特征、事实标签、推理指标设计，搭建统一的标准化标签资产库，实现一套底层标签的多场景复用，完成特征代偿、低置信数据源权重约束等工程规则落地。 3、全链路模型与 MLOps 生命周期治理 负责时序偏离检测、多源共振推理、因果推断、贝叶斯动态建模整套算法全流程： 从多源异构行为数据清洗、特征工程、样本平衡、模型训练、模型可解释性归因，到线上推理、阈值动态调优、反馈迭代、模型监控、资产沉淀 MLOps 闭环；搭建业务反馈自迭代机制，实现模型越用越精准。 4、因果推断与可解释建模驱动业务决策 以因果推断、时序先导指标分析、多变量共现挖掘为核心，搭建完整证据链归因体系，…… 完整岗位描述与官方投递入口,请登录后在岗位详情页查看。

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