互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)據(jù)挖掘績效考核表員工姓名：輸入姓名 直接上級：輸入姓名所在部門：輸入部門 崗位編制：全職編制員工職位：輸入職位 考核周期：輸入部門考核維度指標名稱權(quán)重目標值評分標準得分模型性能與業(yè)務(wù)價值模型準確率40%90%基于混淆矩陣計算準確率，達到目標值得滿分，每低1%扣2分，最低得0分業(yè)務(wù)指標提升率15%根據(jù)模型應(yīng)用后核心業(yè)務(wù)指標（如CTR、轉(zhuǎn)化率）的提升比例評分，達到目標值得滿分，每低1%扣1.5分，最低得0分模型召回率80%基于混淆矩陣計算召回率，達到目標值得滿分，每低1%扣2分，最低得0分模型AUC值0.85根據(jù)ROC曲線計算AUC值，達到目標值得滿分，每低0.01扣1分，最低得0分模型部署效率7天從模型訓(xùn)練完成到成功部署上線的時間，達到目標值得滿分，每超1天扣1分，最低得0分數(shù)據(jù)處理與特征工程數(shù)據(jù)清洗覆蓋率25%95%對數(shù)據(jù)集中主要異常值、缺失值、重復(fù)值的處理比例，達到目標值得滿分，每低1%扣1分，最低得0分特征數(shù)量與有效性30個有效特征提取的特征中，通過業(yè)務(wù)驗證或統(tǒng)計檢驗證明有效的特征數(shù)量，達到目標值得滿分，每少1個扣2分，最低得0分特征工程效率20天完成關(guān)鍵特征開發(fā)并驗證的時間，達到目標值得滿分，每超1天扣0.5分，最低得0分數(shù)據(jù)質(zhì)量穩(wěn)定性98%特征工程后數(shù)據(jù)集的穩(wěn)定性指標（如標準差波動），達到目標值得滿分，每低0.01%扣1分，最低得0分特征復(fù)用率60%可復(fù)用于多個模型的通用特征占總特征的百分比，達到目標值得滿分，每低1%扣0.5分，最低得0分模型創(chuàng)新與優(yōu)化新算法嘗試數(shù)量20%2種考核周期內(nèi)嘗試并驗證的新機器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型的種類數(shù)量，達到目標值得滿分，每少1種扣5分，最低得0分模型迭代次數(shù)3次針對核心模型進行的優(yōu)化迭代次數(shù)（顯著提升性能或效率的調(diào)整），達到目標值得滿分，每少1次扣3分，最低得0分模型解釋性SHAP值平均解釋度>70%通過SHAP等解釋性工具評估模型關(guān)鍵特征的影響力，平均解釋度達到目標值得滿分，每低5%扣2分，最低得0分模型壓縮率30%模型部署后的大小或計算復(fù)雜度壓縮比例，達到目標值得滿分，每低1%扣1分，最低得0分優(yōu)化建議采納率85%向業(yè)務(wù)或技術(shù)團隊提出的模型優(yōu)化建議被采納并實施的比例，達到目標值得滿分，每低1%扣1分，最低得0分團隊協(xié)作與溝通需求理解準確度15%無重大偏差對業(yè)務(wù)方提出的需求的理解和模型實現(xiàn)的一致性，無重大偏差得滿分，存在偏差按嚴重程度扣1-3分，最低得0分技術(shù)文檔完整性100%模型開發(fā)過程中的技術(shù)文檔（如實驗記錄、模型說明）的完整性和規(guī)范性，達到目標值得滿分，每缺失或未規(guī)范一項扣1分，最低得0分跨團隊溝通效率無延遲與數(shù)據(jù)工程、產(chǎn)品、算法等團隊的溝通協(xié)作是否及時有效，無延遲得滿分，存在延遲按嚴重程度扣1-2分，最低得0分問題響應(yīng)速度4小時對線上模型問題或業(yè)務(wù)方反饋的響應(yīng)時間，達到目標值得滿分，每超1小時扣1分，最低得0分知識分享貢獻1次/季度向團隊內(nèi)外的知識分享（如技術(shù)分享、培訓(xùn)）的次數(shù)，達到目標值得滿分，每少1次扣3分，最低得0分本考核表旨在全面評估數(shù)據(jù)科學(xué)家在數(shù)據(jù)挖掘崗位上的工作表現(xiàn)，從模型性能、數(shù)據(jù)處理、創(chuàng)新優(yōu)化及團隊協(xié)作四個維度進行量化考核。請各考核人根據(jù)被考核人的實際工作情況，對照指標和評分標準進行客觀評價。權(quán)重分配體現(xiàn)了崗位的核心職責要求，請確保評分的公正性和一致性。評分（分）維度一維度二維度三維度四維度五員工評分合計上級評分合計最終得分獎金系數(shù)=(員工評分合計*30%)+(上級評分合計*70%)=績效面談直接主管簽名：被考核