数据科学家

该职位来源于猎聘 岗位介绍 数科团队深耕 保险、医疗、养老 等大健康场景，直面高复杂度、开放性的问题：如何量化业务ROI、如何设计可迭代的分析与建模方案、如何在无法AB实验的环境下做到科学严谨的因果推断。 我们正在寻找有志于在真实复杂业务中打磨数据科学功力的优秀实习生。 岗位职责 - 参与核心业务问题的 量化与建模：从业务目标抽象为数据与指标，到算法实现与落地方案设计。 - 针对复杂业务链路和线下多源数据，进行 数据探索、统计建模、机器学习实验，帮助识别高价值优化方向。 - 支持具体分析场景：保险营销方案推荐 —— 找到客户触达与转化的optimized路径；供应链优化 —— 提升养老社区、医疗机构的供应链效率；医疗健康分析 —— 结合诊疗、康养数据支持健康管理；代理人招聘与运营优化 —— 提升渠道人力效率和产能 - 协助研发和迭代 智能化分析工具/AI助手，探索数据科学与大模型的结合方式。 - 参与团队 业务分析与汇报，用专业方法论支持公司战略与运营提升。 岗位要求 专业背景：统计学、数学、计算机、经济学等相关专业，硕士/博士优先。 硬技能： - 熟练掌握 Python 数据科学工具链，具备机器学习与推断统计的扎实基础。 - 有科研经历（论文/复杂项目）或工程经验者优先。 思维能力： - 具备结构化分析复杂问题的能力，能从业务问题抽象到可解的数据问题。 - 兼具 科学素养（模型设计与评估严谨性）与 工程能力（工具化与自动化思维）。 加分项： - 对保险、医疗健康产业有好奇心。 - 关注 AI 与数据科学的结合，对智能体、非结构化信息分析有兴趣。 我们能提供 - 真实复杂场景：在无法直接做AB实验的环境下，训练你解决因果推断与建模的能力。 - 大健康赛道：长期、稳健且清晰的业务方向，区别于互联网的随机与内卷。 - 成长空间：有 转正机会，在导师指导下独立负责模块，快速提升科研素养、工程能力与业务洞察。 - 人才密度高：团队成员来自 海外名校博士、海归背景，以及 中美科技大厂 的数据科学与工程专家，能在高水平氛围中成长。 - 前沿探索：与团队一起推动 AI 驱动的数据科学新范式。