与财务规划与分析（FP&A）团队及其他利益相关者密切合作，确保预测模型符合财务目标并接受持续反馈。 利用宏观经济指标、财务指标和外部因素来加强收入预测。 推动特征工程和选择，从宏观经济、行业和内部数据中识别关键因素，以提高预测准确性。运用计量经济学、统计学和机器学习技术开发、测试和优化预测模型，并定期评估其性能并减少偏差。 定期评估和优化模型，使其符合不断变化的业务需求。

任职资格： 在金融、计量经济学或量化金融领域拥有数据工程师的工作经验。 具备计量经济学建模技能，对宏观经济对金融预测的影响有深刻理解。 熟练掌握机器学习算法（如 XGBoost、随机森林、神经网络），并具有实际的时间序列建模经验。 精通 Python、R 及其相关库（如 NumPy、pandas 和 scikit-learn）。熟悉 SQL、BigQuery 或其他云和大数据平台者优先。 能够向非技术型利益相关者传达统计概念，并在跨职能团队中有效协作。