数科数据挖掘工程师｜2027科技培训生(J19562)

1.业务场景挖掘：深入保险核心业务（如销售、承保、核保、理赔、客户经营等），分析复杂业务场景，参与AI解决方案（如智能体建设、知识库建设、本体建模、智能问答、智能问数等）的架构设计与开发实现；

2.算法建模与落地：主导从数据探查、特征工程到模型训练的全流程，负责机器学习、深度学习（NLP/CV/多模态等）算法的实际应用与落地，确保技术创造可衡量的业务价值；

3.工程化体系建设：参与算法工程化工作，包括模型部署、性能优化（量化/蒸馏）、效果监控及迭代机制，提升算法服务的稳定性与效率；

4.技术前沿探索：跟踪人工智能前沿技术，结合业务需求进行技术预研与创新应用。

1.2027届（2026.9-2027.8毕业）硕士及以上学历，人工智能、计算机、数据科学等相关专业；

2.至少在一个领域有技术基础：大模型应用（LLM）、智能体（Agent）、检索增强生成（RAG）、本体建模、知识图谱、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、智能语音（TTS/ASR）、机器学习（ML）、模型训练等；

3.具备较好的技术判断力，在模型、框架与工具选型上，能判断技术趋势与实用价值的平衡；

4.学习能力强，对AI有热情、对前沿技术与产品好奇，对未知开放，能举一反三；

5.动手能力强，积极主动体验市场中先进的模型和产品，独立阅读论文/技术报告等并快速复现，快速主动尝试落地AI应用项目；

6.熟练使用各类AI工具进行工作提效。

加分项：

有 AI Native思维加分，不仅对AI有热情、会用AI工具，更能从任务源头重构工作流，把AI当作一种理所当然的思考方式。