岗位简介
我们正在寻找一位擅长 数据特征研究与工程实现 的工程师，加入团队后，你将负责从多维度数据中提炼有价值的特征，并推动其在预测建模、信号生成和风险控制中的应用。
你将深入参与 数据清洗、特征构造、特征筛选与优化 等完整流程。
工作内容
处理多类结构化与非结构化数据（如交易记录、行为数据、宏观变量等），构建可复用的数据管线
研发多类型特征：统计类特征、时间序列指标、结构化信号等
对特征进行有效性与稳健性研究，包括相关性分析、信息量评估、衰减性测试
建设特征管理与存储体系，提升研发效率与追溯性
与建模与算法团队协同，优化模型输入设计，提高预测效果与稳定性
跟进前沿方法，如深度学习表示、图结构建模、新型数据源等
任职条件
数学、统计学、计算机、数据科学等相关专业，硕士及以上学历
扎实的数据处理与建模功底，熟悉时间序列分析、特征工程与降维方法
熟练掌握 Python / C++ / Java 中至少一种编程语言，能熟练使用 NumPy / Pandas / Scikit-learn / PyTorch 等库
熟悉数据库和分布式数据处理框架（如 SQL、Spark、Ray），具备处理大规模数据的能力
逻辑思维清晰，能独立完成研究与工程化落地
加分项
有数据挖掘、机器学习或建模方向的项目经验
有大规模序列数据处理或特征构造的实践经历
熟悉特征选择、特征重要性评估、AutoML 或特征生成工具
