崗位職責(zé)：1.負(fù)責(zé)創(chuàng)建數(shù)據(jù)挖掘和建模相關(guān)的工作制度和技術(shù)規(guī)范等；2.負(fù)責(zé)研究可穿戴式醫(yī)療，精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域模型構(gòu)建知識(shí)和技術(shù)等 ；3.負(fù)責(zé)大規(guī)模海量數(shù)據(jù)的特征提取、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布密度、變化趨勢、相關(guān)關(guān)系等；4.負(fù)責(zé)模型和分層等數(shù)據(jù)產(chǎn)品監(jiān)控、優(yōu)化等；5.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)模型等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的策略分析和報(bào)告。任職要求：1.5年以上數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，較強(qiáng)的數(shù)學(xué)功底及建模能力，扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)間序列分析等理論和技術(shù)基礎(chǔ)；在大數(shù)據(jù)相關(guān)開源社區(qū)有一定活躍度或影響力者優(yōu)先；2.熟悉各類模型分類與回歸算法，熟悉各類變量篩選與降維算法 ；3.有基于分布式計(jì)算技術(shù)（如Hadoop、Spark等）的大型企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)倉庫的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)成功經(jīng)驗(yàn)者；有用戶畫像、用戶識(shí)別拉通等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，有基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫分層分主題建模經(jīng)驗(yàn)，有基于消費(fèi)者用戶行為數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)尤佳。4.具備良好的專業(yè)背景、邏輯能力好，有較強(qiáng)的創(chuàng)新思維、執(zhí)行力和溝通能力。

善行醫(yī)療科技有限公司（以下簡稱善行醫(yī)療）于2015年7月立項(xiàng)，2016年1月6日正式注冊成立，目前已組建以“千人計(jì)劃”專家、教授為核心的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，聘請了多位海內(nèi)外知名科學(xué)家擔(dān)任技術(shù)顧問。
?聚焦精準(zhǔn)醫(yī)療和智能醫(yī)療，善行醫(yī)療研發(fā)了超智能服裝等主要產(chǎn)品，并在診療、監(jiān)測、保健等方面均獲得了突破性的成果。公司產(chǎn)品的技術(shù)實(shí)力已達(dá)到世界頂級(jí)水平，相關(guān)指標(biāo)遠(yuǎn)超業(yè)內(nèi)同行，是當(dāng)前政府、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司、商業(yè)團(tuán)體進(jìn)行遠(yuǎn)程醫(yī)療、分級(jí)醫(yī)療的最佳實(shí)施載體之一，對(duì)于科研機(jī)構(gòu)、社保機(jī)構(gòu)、制藥企業(yè)、保險(xiǎn)公司等的健康大數(shù)據(jù)應(yīng)用亦提供了很好的解決途徑。
?善行醫(yī)療實(shí)施全球化戰(zhàn)略布局，著眼于世界范圍內(nèi)設(shè)立研發(fā)基地，開拓市場等。2016年，公司擬在美國硅谷（注冊中）、日本東京、德國慕尼黑、以色列特拉維夫等地設(shè)立子公司。同時(shí)，善行醫(yī)療已與國內(nèi)外多家重點(diǎn)大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)達(dá)成了共同設(shè)立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室、研發(fā)平臺(tái)的合作意向，項(xiàng)目均在進(jìn)一步實(shí)施中。公司已申報(bào)相關(guān)發(fā)明專利8項(xiàng)、實(shí)用新型專利3項(xiàng)，且已獲得多家上市公司、保險(xiǎn)公司等大額意向訂單。