1. 数据模型构建与优化：
o 负责设计、开发和实施用于供应链金融场景的数据算法模型，包括但不限于风险评估模型、产品定价模型、融资需求预测模型等。
o 利用机器学习、深度学习等先进技术，对供应链金融数据进行深度挖掘和分析，提升模型的准确性和效率。
o 持续优化现有数据模型，根据业务反馈和数据分析结果，调整模型参数，提高模型的预测能力和稳定性。
2. 数据分析与决策支持：
o 对供应链金融业务中的大量数据进行清洗、整理和分析，提取有价值的信息和洞察，为业务决策提供数据支持。
o 生成数据分析报告，包括但不限于业务趋势分析、风险预警报告、客户行为分析等，帮助管理层更好地了解业务状况和市场动态。
o 与业务部门紧密合作，根据业务需求定制数据分析方案，解决业务中的实际问题，推动业务发展和创新。

1. 技术要求：
算法基础 ：熟悉机器学习、深度学习等算法原理及实现方法，包括但不限于回归分析、分类算法、聚类算法、神经网络等。
编程能力 ：熟练掌握Python、R或其他相关编程语言，能够进行数据处理、模型开发和优化。
数据分析与建模经验 ：有数据处理和建模经验，能够从大量数据中提取有价值的信息并构建高效的预测模型。
深度学习框架 ：熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，并能够根据业务需求进行模型调优。
2. 教育背景：
计算机科学、数据科学、统计学、金融工程或相关领域的本科及以上学历。
3. 相关经验：
算法开发经验 ：有供应链金融或其他金融领域相关的算法开发和优化经验。
数据分析经验 ：具备丰富的数据分析经验，能够独立完成从数据清洗到模型构建的全过程。
业务理解能力 ：对供应链金融业务有一定的了解，能够结合业务需求进行模型设计和优化。
4. 其他：
沟通能力 ：能够与业务部门有效沟通，理解业务需求并转化为技术方案。
团队合作 ：具备良好的团队协作能力，能够在跨职能团队中高效工作。
学习能力 ：对新技术保持敏感，能够快速学习和应用新技术。
抗压能力：具备一定的抗压能力。

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