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量化策略工程化管理：Git代码版本控制+DVC(数据版本控制)管理大数据集、MLflow/W&B(Weights&Biases)实验追踪(记录每次回测的参数/指标/模型)、策略生命周期管理(开发→模拟→小实盘→全量)、团队协作规范
设计ML工程流水线：数据采集→特征工程→训练→评估→部署→监控→模型更新。涵盖Feature Store、MLflow实验管理、模型版本化、A/B测试部署、数据漂移检测