工作职责：
1、参与“Big Data / AI / IoT”保险解决方案的需求分析、业务场景创新、客户价值转化、业务价值分析、数学建模等工作，运用AI工具与智能体技术设计端到端数据分析链路，加速业务价值转化与产品迭代；
2、负责各部门定制化算法模型开发，提供端到端的算法模型支持，运用统计分析、机器学习与数据挖掘技术，开展特征工程、模型训练、模型优化与评估，深度挖掘数据价值，建立模型，提升数据的商业应用价值；
3、基于外部数据采集与整合平台，广泛汇聚宏观经济、行业情报、公开信息等多维外部数据，通过算法模型将外部数据与内部数据深度融合，拓展分析视野，为风险评估、市场洞察等场景提供关键增量信息；
4、参与面向全公司的自动化智能分析平台建设，负责平台中算法算子（原子化算子）的设计与实现，包括数据探查、特征工程、模型训练等算法能力。融合智能体技术，为用户提供一站式自动化数据智能服务；
5、系统化沉淀算法模型、特征工程方法、业务规则等核心资产，建立算法知识库，探索智能体驱动的自动化建模框架。

任职资格：
1、熟悉数理统计分析理论、数据分析原理，掌握常见数据分析工具；
2、至少三年以上统计分析经验，熟练使用SAS/R/Python/Matlab 等工具语言或者至少三年以上算法建模经验（LR、RF、GBDT、Kernel SVM, Regression, AHP，HMM, Time Series），或三年以上人工智能和深度学习领域实际项目经验（NLP, CNN, Graphic Model）;
3、熟练进行数据清洗、数据处理、特征工程，并有实际项目经验；
4、精通 HiveSQL 及Hadoop/Spark生态，具备海量数据高效查询、复杂窗口函数应用、SQL性能调优与数据血缘治理能力；
5、熟练使用主流AI编程辅助工具（如Cursor、Trae、通义灵码、CodeBuddy等）进行高效开发；具备Prompt Engineering能力，能将AI工具融入特征工程、模型训练、工程化部署全流程，实现开发效能与代码质量双提升；
6、熟悉主流Agent框架（如LangChain、AutoGen、Dify、CrewAI等），具备多智能体协同、工具调用（Function Calling）、RAG检索增强、工作流编排及自动化数据分析场景落地经验;
7、具备互联网思维，并接纳互联网行业工作模式；
8、有金融行业经验，熟悉元数据管理、数据血缘追踪相关方法，有知识库或数据资产管理平台建设经验者优先；