1、算法模型全鏈路應用：獨立或帶領團隊完成數據挖掘的全流程開發。設計并執行高效的數據采集策略，通過數據清洗、轉換和標準化確保數據質量和準確性；運用統計學、機器學習、深度學習等技術和方法構建各類符合業務場景算法模型，并對模型進行訓練、回溯評估、迭代優化。
2、大模型應用及落地：負責大模型在業務場景的應用落地，通過模型微調、RAG、提示工程等手段實現保險行業垂直領域大模型的構建、訓練及應用。
3、智能化應用開發：梳理常規業務部門內的智能化需求痛點，借助RPA等技術實現常規業務流程的自動化，同時可以獨立或帶領團隊完成相關智能化應用的開發。
4、技術支持與協作：與技術團隊、產品團隊及業務部門緊密合作，提供數據分析和模型構建方面的技術支持，參與跨部門項目，推動項目順利進行。
5、技術探索與創新：關注人工智能和機器學習領域的最新動態和技術趨勢，不斷探索和引入新技術、新工具，提升團隊的技術實力和創新能力。
任職要求：
1、計算機科學、統計學、數學、金融/保險、物理或相關領域研究生及以上學歷。
2、精通Python，熟悉常用的數據挖掘和機器學習庫（如scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Numpy, Pandas, Openpyxl等），熟悉常用的算法模型（如神經網絡、LightGBM、XGBoost、LR等）。
3、熟悉大模型的技術框架及基本原理，熟悉RAG、提示工程、知識圖譜等相關技術。
4、具備良好的統計學基礎，熟悉常用的數據分析方法和模型，如回歸分析、聚類分析、決策樹、神經網絡等。
5、優秀的邏輯思維能力、數據分析能力和解決問題的能力，能夠獨立完成數據挖掘項目。
6、良好的溝通能力和團隊合作精神，能夠與不同背景的團隊成員有效協作；
7、對新技術有強烈的好奇心和學習欲望，愿意不斷挑戰自我，提升專業技能。
2、大模型應用及落地：負責大模型在業務場景的應用落地，通過模型微調、RAG、提示工程等手段實現保險行業垂直領域大模型的構建、訓練及應用。
3、智能化應用開發：梳理常規業務部門內的智能化需求痛點，借助RPA等技術實現常規業務流程的自動化，同時可以獨立或帶領團隊完成相關智能化應用的開發。
4、技術支持與協作：與技術團隊、產品團隊及業務部門緊密合作，提供數據分析和模型構建方面的技術支持，參與跨部門項目，推動項目順利進行。
5、技術探索與創新：關注人工智能和機器學習領域的最新動態和技術趨勢，不斷探索和引入新技術、新工具，提升團隊的技術實力和創新能力。
任職要求：
1、計算機科學、統計學、數學、金融/保險、物理或相關領域研究生及以上學歷。
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3、熟悉大模型的技術框架及基本原理，熟悉RAG、提示工程、知識圖譜等相關技術。
4、具備良好的統計學基礎，熟悉常用的數據分析方法和模型，如回歸分析、聚類分析、決策樹、神經網絡等。
5、優秀的邏輯思維能力、數據分析能力和解決問題的能力，能夠獨立完成數據挖掘項目。
6、良好的溝通能力和團隊合作精神，能夠與不同背景的團隊成員有效協作；
7、對新技術有強烈的好奇心和學習欲望，愿意不斷挑戰自我，提升專業技能。
職位類別： 其他
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