The posting
- 与产品和业务负责人定义需要被改变的决策,明确用户、动作、指标、数据和人工判断边界。
- 使用统计学习、因果推断、预测/优化及 LLM 工具调用设计可验证的决策工作流。
- 研发分析 Agent、数据 Copilot 或决策助手,支持 SQL/模型工具调用、证据追溯与结果解释。
- 建设离线评测与人工复核,验证数值准确性、事实一致性、权限隔离和异常输入。
- 通过实验、影子运行或灰度发布验证业务价值,并沉淀可复用的数据语义、工具和评测集。
1. 校招或 0–5 年数据科学、机器学习、决策智能等相关经验。 2. 熟练使用 Python 与 SQL,能够独立完成数据处理、建模、实验和可复现交付。 3. 掌握机器学习、统计推断与实验设计基础,并在预测、优化、推荐或时序方法中至少有一项实践。 4. 理解 LLM 与 Agent 的核心机制,使用过 RAG、Tool Calling、NL2SQL 或工作流编排。 5. 重视数据质量、权限、隐私、证据追溯和人工兜底,能清晰表达不确定性。 加分项 - 做过 Agentic Analytics、NL2SQL、数据 Copilot 或面向真实用户的 AI 数据产品。 - 有医药商业分析、真实世界研究、推荐/广告策略或复杂企业数据经验。 - 有竞赛、论文复现、开源项目或从试点到业务采用的完整案例。



