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1. 保險風控全周期建模
保前：基于聯(lián)邦學習構建客戶分群模型，融合多方數據實現動態(tài)定價與風險篩選；
保中：通過車載傳感器時序數據研發(fā)實時事故預測引擎，支持毫秒級風險干預；
保后：結合知識圖譜與多模態(tài)數據構建欺詐檢測網絡，挖掘團伙作案關聯(lián)鏈。
2. 金融風控模型共建
與銀行合作通過圖神經網絡建模供應鏈關系，預測企業(yè)營收與違約概率；
構建宏觀經濟指標與微觀企業(yè)數據的時空關聯(lián)模型，預判區(qū)域性經營風險。
3. 安全培訓智能推薦
基于駕駛員行為數據開發(fā)個性化推薦算法，采用強化學習動態(tài)優(yōu)化培訓路徑；
通過A/B測試迭代模型，提升安全駕駛行為與安全培訓轉化率。
4. 信用體系與大數據平臺
設計多源異構數據融合的信用評分卡模型，整合交易、消費、履約等弱關聯(lián)數據；
搭建大數據平臺，實現實時特征計算與離線倉庫融合，支持向量數據庫（Milvus）加速相似風險檢索。
核心技能要求：
1.深度學習框架與算法：精通TensorFlow、PyTorch、Caffe等框架，熟悉CNN、RNN/LSTM、Transformer、GAN、GNN等神經網絡架構，具備模型設計、優(yōu)化及工程化部署能力（如模型量化、剪枝、TensorRT/ONNX推理加速）。
2.數據處理與分析：熟練運用Java，能夠使用java進行數據處理、計算（只會python不行）
如果可以使用python，則需熟練調用基礎數據處理的包如pandas、numpy，會調用并為基礎的機器學習模型如svm、sklearn、隨機森林等調參的可作加分項，熟悉windows、linux的環(huán)境配置，熟悉Hadoop、Spark、Kafka、Flink等大數據技術，（只會spark-sql、hive的除外）。
3.計算機視覺與優(yōu)化：擅長物體檢測（車輛/行人/貨物）、圖像分割、視頻分析，熟悉OpenCV、CUDA加速及GPU計算，了解分布式訓練與高性能計算優(yōu)化。
4.物流場景應用：熟悉自動駕駛路徑規(guī)劃、車路協(xié)同、智能倉儲（如無人叉車/四向穿梭車調度）、需求預測、物流網絡優(yōu)化等場景，具備實際項目落地經驗（如跨省市自動駕駛貨車編隊、無人機配送航線設計）。