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需要15年以上经验
AWS Databricks的AI ML架构师
主要职责
数据科学与机器学习
使用Databricks、Python、PySpark和MLflow开发、训练和优化机器学习和统计模型。执行探索性数据分析（EDA），以识别大型数据集中的趋势、模式和见解。使用Databricks MLflow、Delta Live Tables或其他MLOps管道将ML模型部署到生产环境中。根据业务需要进行A/B测试、预测、分段、异常检测或推荐系统。
数据工程与Databricks平台
使用PySpark、SQL和Databricks工作流构建可扩展的高性能ETL/ELT管道。使用Delta Lake确保高质量、可靠和高性能的数据。在Databricks环境中优化集群使用和作业性能。与数据工程师合作，确保建模所需的高质量数据可用性。
业务协作
将业务问题转化为分析解决方案，并向非技术利益相关者展示发现。与产品、工程和业务团队合作，推动数据驱动的决策。以清晰简洁的方式传达复杂的统计概念。
要求
技能与资格
计算机科学、数据科学、数学、统计学、工程或相关领域的学士或更高学位。3年以上数据科学或机器学习角色的经验。高级Databricks知识，包括：PySpark / Spark SQLDatabricks笔记本Delta LakeMLflowDatabricks作业与工作流 精通Python编程技能（pandas, numpy, scikit-learn）。具有大规模数据处理经验。对机器学习算法和统计技术有扎实的理解。
优先条件
具有使用MLOps框架在生产环境中部署模型的经验。了解Azure Databricks或AWS Databricks环境。了解CICD管道和DevOps概念（Azure DevOps, GitHub Actions等）。熟悉深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）者优先。
关键能力
强大的分析和问题解决能力 能够在快节奏的协作环境中工作 出色的沟通和演示技能 自驱动且注重细节
