关于Mox
Mox是由那些渴望充实生活的人建立和服务的 - 我们称之为Mox一代！Mox这个名字反映了我们可以创造的无尽机会 - 移动体验；金钱体验；金钱乘数（Money X）；指数增长；探索...这一切都由我们共同定义。
为什么选择Mox
Mox的一切 - 从我们的产品、功能到奖励 - 都是根据客户研究设计的，量身定制以满足您的需求。我们关心客户关心的事情，尤其是数据安全和隐私。数据伦理对我们所有人来说都是核心。
Mox将为您提供一系列银行和生活方式的福利。谁说银行不能有趣呢？
我们正在寻找谁？
我们现在正在寻找一位数据科学家，机器学习！该职位直接向首席数据科学家、数据部门报告。
职责：
• 作为一个以机器学习（ML）为重点的数据科学家，您将与我们一起作为数字化业务的ML模型的驱动者和实施者，根据我们拥有的大量数据。
• 您的工作将涵盖ML模型的整个生命周期；从模型范围、数据探索、特征转换和模型开发，到部署和监控已开发模型的性能。
• 您将成为确保坚实工程原则得到遵守的倡导者，同时引领数据驱动和实验导向的ML方法。
• Mox的目标是成为全球银行的基准，您通过建模的工作预计将使我们更接近这一目标。
要求：
我们希望候选人能够展示与业务用户和工程师合作，将需要建模的业务问题转化为包含机器学习组件的解决方案或产品的经验。
候选人应该在以下技能和技术的一个子集上有深入的经验，并有兴趣在工作中填补知识上的任何空白。更重要的是，我们寻求能够专注于业务价值，同时不妥协于最佳实践和高质量输出的人。我们也重视良好的沟通能力和英语流利程度，以便与团队成员和利益相关者进行合作。
• 熟练使用Python和SQL进行数据分析和建模，处理大型数据集
• 熟练掌握各种机器学习技术（聚类、决策树和梯度提升、神经网络等），了解它们在现实世界中的优势和局限性
• 使用数据科学环境开发、部署和监控机器学习模型的经验（例如AWS Sagemaker、Jupyter、MLFlow）
• ML框架和工具：Pandas、Numpy、Sci-Kit Learn、Keras、Pytorch
• 使用商业智能平台（例如Tableau、PowerBI）可视化、探索和共享数据的经验
• 通用的AWS服务（或其他云平台等）：Glue、Athena、S3
• 应用多变量实验和假设检验的经验
• 敏捷/精益项目方法和仪式：Scrum、看板
• 版本控制：git命令、分支策略、合作规范、文档最佳实践
• 工作流调度和监控工具：Apache Airflow、Luigi、AWS Batch
要成为Mox银行内部推荐的候选人，您必须由Mox银行的全职永久员工推荐。
今天加入我们吧 
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