Tiger Analytics 是一家人工智能与数据分析咨询公司，帮助各类组织将复杂数据转化为切实可行的业务决策。其业务涵盖数据战略、机器学习、人工智能工程和商业智能，致力于将分析能力融入日常运营及更广泛的数字化转型项目。该公司服务于医疗保健、物流、营销、消费品和金融等行业，并借助云技术以及与 Microsoft、Google Cloud 和 AWS 等提供商的合作，开发并扩展数据驱动型解决方案。
高级数据科学家，银行与金融服务
为 Tiger Analytics 的银行和金融服务客户构建机器学习与预测模型。 将金融领域的挑战转化为可扩展的人工智能与机器学习解决方案。
描述
- 开发并优化用于金融预测、信贷与风险、欺诈检测及客户细分的机器学习和统计模型。
- 编写可用于生产环境的 Python 代码，完成数据准备、特征工程、模型训练与评估。
- 与业务相关方、产品经理和工程师合作，明确需求并交付数据驱动的解决方案。
- 与 MLOps 和云团队协作，将模型从原型阶段部署到可扩展的生产环境。
- 持续监控模型性能及其随时间发生的漂移。
- 向技术团队和业务负责人说明分析结果、业务影响和技术方法。
- 主导企业人工智能应用、云原生数据现代化及可衡量业务成果方面的战略工作。
- 与不同地区的人工智能、数据、工程和咨询团队协作，交付解决方案并深化战略客户合作关系。
任职要求
- 拥有 6 至 10 年数据科学、高级分析或机器学习相关经验。
- 具备银行或金融服务领域的实践经验，例如消费银行、风险分析、欺诈防范、财富管理或信贷建模。
- 熟练使用 Python 及其科学计算生态，包括 Pandas、NumPy、Scikit-Learn、XGBoost、TensorFlow 或 PyTorch。
- 具备跨越完整开发生命周期设计和构建复杂人工智能及机器学习模型的经验。
- 具备扎实的 SQL 技能。
- 具备处理大型结构化和非结构化数据集的经验。
- 拥有计算机科学、数据科学、统计学、应用数学、工程或相关定量领域的学士或硕士学位。
福利待遇
- 医疗保险
- 牙科保险
- 视力保险
- 退休账户
- 长期伤残保险
- 短期伤残保险
- 人寿保险
- HSA/FSA 账户（美国）
- 酌情休假
- 持续学习与人工智能技能提升
- 亲身体验新兴技术
- 有机会深入掌握生成式人工智能、智能体人工智能及新一代数据平台
- 职业发展机会
- 高度的个人责任与自主性
- 平等就业机会
