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职位概述
一位经验丰富的表现出色者，始终运用数据科学能力、原则和手册来解决业务问题和机遇。
经验
• 学士学位：0-2+年
• 硕士学位：典型的入门水平
• 博士学位：使用范围上限
教育背景
• 在生产环境中构建和维护多个数据科学项目/产品。
• 参加并提交至少5个数据科学竞赛（如Kaggle）。
学士、硕士、博士学位或同等经验。技术或科学学位优先。
• 职能/技术技能
• 监督式机器学习
• 无监督式机器学习
• 强化学习
• 机器学习软件开发生命周期
• 计算语言技能（Python或Java、SQL）
• 训练数据管理和特征工程
• 可视化
• 商业眼光
• 主动倾听
• 沟通和影响力
• 批判性思维
• 解决问题
• 项目和利益相关者
• AI伦理
职位期望
• 熟悉Python、Scala或R等主要机器学习编程语言。
• 从多个数据源提取数据，并将其合并为构建模型或分析所需的数据集。
• 应用软件设计原则、数据结构、算法和计算机科学基础，编写干净、可维护、优化、模块化的代码，具有良好的命名约定，用于分析或机器学习。
• 在帮助下进行适当的模型性能评估。
• 具备基本的监督式机器学习理论和技术的理解。
• 在机器学习方面有1-2年或无经验。
• 利用标准软件库/包开发基本解决方案。
• 在所有活动中提供重要帮助，特别是在适当的模型选择、正则化和评估方面，以开发出稳健的解决方案。
• 在特征工程方面花费大量时间，能够较少地适应/修改现有的模型/技术以适应业务需求。
• 应用一系列常见的统计方法解决业务问题。
• 根据底层假设确定最理想的方法。
• 了解所选方法的局限性。
• 了解频率论和贝叶斯统计学。
• 具备扎实的假设检验理解。
• 设计复杂的实验。
• 应用常见方法，如线性和非线性回归、多元分析等。
• 了解模型设计，并能解释选择，包括一般方法、算法选择和数据源选择。
• 参与研究社区，并能对当前项目进行推荐和应用概念。
• 具备对业务领域的理解，并能根据不断演变的信息和需求推荐模型变更。
• 选择有效的方法，适当地进行努力层面，倾向于迭代交付，解决目标而不仅仅是要求（即不仅仅是接单）。
• 具备对功能技术信息（例如用户流程、技术系统设计和工作流程）的理解和应用。
• 熟练运用数据可视化原则，以实现清晰和一致的结果。
• 在有限的监督下构建复杂图表。
• 有效使用配色方案，并注意终端用户疲劳问题。
• 根据同行和利益相关者的反馈创建清晰和一致的可视化效果。
• 熟悉基本的用户体验（UX）和用户界面（UI）概念。
• 嵌入来自工具的可视化，利用包括iframe在内的基本技术。
• 熟悉EG可视化工具生态系统，并使用大多数功能创建图表。
• 自信清晰地阐述决策理论、解决方案、方法和框架，向团队成员以及技术和非技术合作伙伴解释。
• 主动为跨团队合作做出贡献，以确保包含最佳可用信息，并与同行和领导者分享发现。
• 在制定解决方案或提出想法时，考虑受众的需求和背景，并确定需求可能因受众而异。
• 通过清晰、易于理解的写作方式影响行动和结果。预见问题，并围绕清晰的叙述构建演示文稿，简洁明了。以清晰而引人入胜的方式进行演示。
• 将具有挑战性的业务问题作为数据科学问题和一组具体任务来解决。
• 良好地管理待办事项。按照业务的整体时间安排交付项目，以最大程度地实现业务影响。
• 遇到困难时富有创造力和坚持不懈。
• 了解组织的流程、目标和挑战，并理解它们对业务的影响。
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伦敦