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Budget: HKD 30,000-60,000
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我们正在寻找一位精通 Python 的数据分析工程师，聚焦算法设计、实现与业务落地。候选人需具备扎实的统计学基础、机器学习理论功底及端到端数据建模经验，能独立完成从问题抽象、数据探查、特征工程、算法选型、模型训练与调优、A/B验证到可解释性分析的全流程。特别强调对经典与前沿算法的深度理解：包括但不限于线性/逻辑回归、决策树与集成方法（XGBoost/LightGBM）、聚类（K-means、DBSCAN）、降维（PCA、t-SNE）、时间序列建模（ARIMA、Prophet）、图算法（PageRank、社区发现）以及基础深度学习（MLP、CNN 在结构化数据中的迁移应用）。需能结合业务场景评估算法适用性——例如在用户分群中权衡 K-means 与 GMM；在推荐冷启动中设计基于规则+协同过滤的混合策略；在异常检测中对比 Isolation Forest 与 One-Class SVM 的鲁棒性。熟悉 scikit-learn、Pandas、NumPy、SQL 及可视化工具（Matplotlib/Seaborn）；了解 PyTorch/TensorFlow 基础者加分。有 Kaggle 银牌及以上成绩、ACM/ICPC 区域赛获奖、顶会论文（KDD/WWW/NeurIPS 相关workshop）或头部科技公司算法岗实习/全职经历者优先。本岗位为远程协作，要求具备清晰的技术表达能力与高质量文档习惯（如撰写算法设计文档、模型评估报告、业务影响说明书），能向非技术干系人准确传达模型逻辑与局限。项目周期灵活，以交付可验证的业务价值为导向。