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1、負(fù)責(zé)ESG相關(guān)的金融風(fēng)控AI產(chǎn)品的規(guī)劃與設(shè)計,研發(fā)生命周期的規(guī)劃與管理;2、負(fù)責(zé)收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)注;3、解決開發(fā)過程中遇到的問題,回收與分析測試結(jié)果數(shù)據(jù),不斷迭代數(shù)據(jù),優(yōu)化算法模型,推動AI產(chǎn)品落地;4、深入了解和掌握行業(yè)競品的動態(tài),不斷豐富完善產(chǎn)品。
1、善于數(shù)據(jù)治理,從算法的角度管理數(shù)據(jù),收集數(shù)據(jù),定義數(shù)據(jù),基于已有的數(shù)據(jù)情況,建設(shè)對接業(yè)務(wù)方的通用數(shù)據(jù)產(chǎn)品;2、深入AI領(lǐng)域,了解Machine Learning、Deep Learning的邏輯,明確算法邊界;3、快速深入業(yè)務(wù),將AI技術(shù)與業(yè)務(wù)結(jié)合,進(jìn)行需求轉(zhuǎn)化,定義產(chǎn)品,定制數(shù)據(jù)標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn),解決標(biāo)注過程中遇到的問題,快速高效完成數(shù)據(jù)迭代;4、制定AI產(chǎn)品評估方案,結(jié)合業(yè)務(wù)的時效性進(jìn)行階段性產(chǎn)品的執(zhí)行效果評估;5、有NLP產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先,有算法工程師經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
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