岗位职责： 1.负责广告流量反作弊系统的规划&建设，包括但不限于相关数据收集、风控规则&算法挖掘与落地、风险等级建设与报警等； 2.基于业务需求以及日常问题识别，制定业务场景反作弊策略和解决方案，确保各业务场景反作弊效果； 3.探索反作弊场景的算法模式，例如半监督/无监督/自监督/小样本学习/强化学习/对比学习等，并且将之应用到反作弊业务场景中； 4.在流量质量评估的基础上，反哺广告投放、用户增长等业务场景； 任职资格： 1. 熟练使用python、sql、java等语言，工程落地能力强； 2. 有良好的业务sense，熟悉数据分析、数据挖掘，能够自主挖掘有效的反作弊规则； 3. 熟悉反作弊相关机器学习算法，有实际业务落地经验者优先； 4. 熟悉大数据工具Hadoop、Spark、kafka、flink等的使用； 5. 具备良好的理解能力和沟通能力，数据敏感度高，善于将业务问题转化为技术问题。

职位职责： 1、熟悉系统安全及恶意攻击链条的运作模式和各类作弊手段，制定有效的策略阻止作弊行为； 2、通过综合用户反馈、平台内容数据，提升风险用户识别和打击体系； 3、负责反作弊相关的需求分析、产品规划、产品设计，以及项目管理； 4、快速了解公司相关业务及战略，并能过滤、分解来自不同业务方的需求，良好的平衡内部需求及线上效果； 5、深入调查系统安全及恶意攻击变化趋势，正确引导反作弊发展方向，能从产品发展趋势中把握反作弊业务发展的新增长点。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机/信息安全/统计学/数学及相关专业优先，有技术背景优先； 2、3年以上互联网产品工作经验，有风控、反作弊、反欺诈、策略及相关领域工作经验优先，具有较强的数据分析能力和逻辑判断能力，目标导向； 3、拥有强烈的责任心和团队合作精神，出色的学习能力； 4、具备强烈的好奇心和自我驱动力，喜欢接受挑战，追求极致。

岗位职责： 1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像，并通过算法模型提升风控和反欺诈能力，以数据动风险决策，并提升决策效率； 2、挖掘业务需求，基于对机器学习的理解，定义不同场景下的数据解决方案，并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性； 3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行，并进行模型的监控、维护和调整； 4、跟踪模型或方案产生的业务影响，与各业务部门紧密合作，推动数据化决策。 任职资格： 1、**本科及以上学历，统计学、数学、经济学、金融等相关专业，并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验，金融信贷行业的工作经验更佳。 2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础； 3、有一定的PYTHON 和 SQL使用能力，熟悉常用数据统计、分析和建模方法； 4、较好的团队合作精神和沟通能力； 5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性的问题充满激情； 6、有一定英文沟通能力。

岗位描述： 1、应用前沿和经典算法，在部门业务数据上挖掘数据价值，提升人工效能，包括但不限于（LLM、NLP、图像识别等各方面） 2、分析各项影响业务提能增效的因素、各项业务细节，结合业务方向，给出可落地的整体的开发优化方案； 3、与产品/运营等配合，推进优化方案落地执行，带来业务的实际效率提升；岗位要求： 岗位要求： 1、本科及以上学历，理工科专业背景者优先考虑，2年以上数据分析相关工作经验； 2、较强的逻辑思维能力、数据敏感度，擅长利用数据发现问题及解决问题； 3、熟练掌握基本的机器学习挖掘模型，对数据挖掘的理解不仅限于模型的应用，能把各类算法融合应用，并有相应的项目落地经验； 4、熟悉深度学习模型框架优先，限于tensorflow/pytorch/keras之一，掌握基本的nlp、cv算法应用能力，如文本分类，聚类，图像分类等。 5、扎实的工程能力，熟悉SQL，ES等主流数仓工具的使用，善于应用python等技术进行数据清洗，掌握模型开发、量化、部署能力； 6、较好的主动性和分享精神，良好的沟通和协作能力。

工作职责: 1、充分理解业务需求及痛点，利用数据挖掘、数据分析、机器学习等技术挖掘业务价值，解决业务需求； 2、负责风控、定价等板块具体的数据挖掘项目，包括但不限于数据加工、数据分析、特征工程、构建模型等工作，并就对应项目阶段性成果进行汇报与分享，为业务发展提供支持； 3、参与构建用户全生命周期营销管理，构建以用户运营为核心的高质量的标签体系； 4、与业务团队构建良好的合作关系，积极沟通交流，推动合作项目成功。 任职资格: 1、3年以上数据分析/数据挖掘/机器学习等相关领域经验；**本科或以上学历；熟悉保险业务优先考虑； 2、熟练使用Python/Scala/Java中一门或多门语言；熟悉Spark/Hadoop/Hive等大数据处理技术，有阿里大数据生态Maxcompute、Dataworks、PAI项目经验的优先考虑；熟练使用Sql进行数据处理； 3、熟悉机器学习基本理论、数据分析常用方法论等相关理论知识，了解概率论与统计学基础； 4、有多类数据挖掘项目的实施落地经验，全链路打通并工程化部署，且能不断优化，进而产生业务效果； 5、自我驱动，能主动深入了解业务，适应业务变化；有良好的个人表达和组织沟通能力，推进项目开展。

岗位职责： 1、负责反作弊策略的探索与维护； 2、基于大数据分析、挖掘，找到作弊者行为特点，提取生成识别特征，并不断迭代优化； 3、根据监控、数据异常、用户反馈等发现新的风险点，不断优化已有策略体系。 岗位要求： 1、**本科及以上，计算机、数学或统计学相关专业； 2、熟悉大规模数据挖掘、反作弊场景分析等相关技术，并具备1年以上相关工作经验， 3、扎实的编程能力，至少掌握python、scala、C++中一种； 4、熟悉mysql、hive、hadoop、spark、shell等常用数据处理工具，具备海量数据处理分析能力； 5、具备独立分析和解决问题的能力，有较好的团队合作意识。

工作职责 1、针对个险业务（如增员、代理人培训、销售转化等）构建数据模型，挖掘潜在业务规律，完成业务场景落地； 2、使用数据挖掘、机器学习、大模型等技术，设计线上线下实验方案，开发部署整个系统，持续迭代业务效果。 任职要求 1、本科及以上学历，计算机或统计学、数学、机器学习相关专业优先，硕士优先； 2、1-3年数据挖掘、机器学习领域经验； 3、精通数理统计，掌握常用机器学习方法，例如：逻辑回归，GBDT、Xgboost、lightGBM等模型和实践技能； 4、了解大模型的基本原理及应用，具备大模型应用经验和模型服务化经验优先； 5、扎实的编码能力，熟练掌握Python和Hive，熟悉数据结构与机器学习模型；掌握C++者优先； 6、有较强的人际沟通、协调能力，具备与业务人员沟通数据需求的能力，有良好的团队合作精神； 7、有在机器学习、数据挖掘等领域顶会期刊的论文发表、参加业界数据挖掘比赛获奖者优先。

工作职责 1、参与公司核心业务风险管控，如合规、两核、产品等方向算法设计与开发、部署、优化和落地，提升风险管控准确率及效率； 2、针对具体业务应用场景，提出合适的算法解决方案，并推动该方案在业务领域的实现； 3、使用数据挖掘、机器学习、大模型等技术，设计线上线下实验方案，与团队成员协作，开发部署整个系统，并完成实验、收集数据、效果追踪、迭代优化机器学习系统效果； 4、不断优化、提升已有算法和前沿新技术预研与落地应用。 任职要求 1、本科及以上学历，计算机或统计学、数学、机器学习相关专业优先，硕士优先； 2、1-3年数据挖掘、机器学习领域经验; 3、精通数理统计，掌握常用机器学习方法，例如：逻辑回归，聚类、关联分析、GBDT、Xgboost、lightGBM等算法和实践技能；了解大模型的基本原理及应用，具备大模型部署经验和模型服务化经验优先； 4、扎实的编码能力，熟练掌握Python和Hive，熟悉数据结构与机器学习算法；如掌握C++者优先； 5、有较强的人际沟通、协调能力，具备与技术人员沟通数据需求的能力； 6、对数据敏感，工作细致负责，具备良好的问题分析与解决能力，有良好的团队合作精神; 7、有在机器学习、数据挖掘等领域顶会期刊的论文发表、参加业界数据挖掘比赛获奖者优先。

职位描述： 我们正在寻找一位经验丰富、具有创造力的NLP/数据挖掘方向的算法工程师，加入我们的团队，负责构建和优化公司的标签挖掘、知识图谱、构建垂域的大模型，打造业界领先的AI&NLP算法团队 主要职责： 1、主导、参与、设计和构建标签体系、知识图谱的结构和关系，以支持智能推荐、问答、自然语言处理等应用。利用图谱算法和机器学习技术，从海量数据中提取和抽取出知识，填充知识图谱。 2、大规模预训练LLM，构建人才招聘领域的垂域场景下的语言大模型，基于底层基座，进行retraining or fine-tune。推动公司互动对话以及相关AI产品的落地 3、数据挖掘方向，关键词提取，支持搜索意图理解、suggest等产品的优化改进，提升用户体验 4、与其他工程师和团队合作，将知识图谱应用于产品中，实现智能化和自动化的功能。 任职要求： 1、研究生以上学历，211、985毕业优先 2、年龄在35以下，并且有互联网相关2年以上的算法工作经验 3、深入理解和掌握NLP、深度学习、LLM、数据挖掘领域的知识和技能。 4、熟练掌握Python、Spark等大数据和图谱工具，能够进行大规模数据处理和分析。 5、对算法和数据有强烈的兴趣和热情，能够在复杂的场景中进行高效的算法设计和优化。 6、具备良好的团队合作和沟通能力，能够与产品、设计和其他工程师紧密合作，完成高质量的产品。 7、热爱学习，对人工智能、NLP、数据挖掘、LLM、知识图谱充满热情，能够自我驱动并独立解决问题。

职位职责： 1、整体负责广告反作弊策略调研，包括流量侧/客户侧行为分析，作弊行为挖掘模型，作弊感知体系、数据监控体系及评估体系的建设； 2、通过数据监控，快速发现及制定相应反作弊策略，维护平台生态秩序； 3、深入思考用户/客户作弊动机，设计和推进更长期的反作弊产品方案落地，较为根本的解决作弊问题； 4、关注业界先进的反作弊解决方案，结合今日头条流量现状，完善整体反作弊体系； 5、收集和挖掘黑产情报，设计反作弊攻防机制，完善反作弊策略。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机/软件/统计/数学及相关专业优先； 2、熟悉竞价广告投放机制，有反作弊/风控相关经验优先； 3、具备较强的数据分析能力，拥有强烈的责任心和团队合作精神，出色的学习能力； 4、具备强烈的好奇心和自我驱动力，喜欢接受挑战，追求极致。

岗位描述: 1.支持集团相关业务风险管理体系建设，研究分析虚假商户、商户营销作弊勾结、商户流量作弊(如刷单等)、供应商欺诈等相关业务的风险类别，制定风险防控方案以及生成策略，并提出风险管理指标，定期更新指标需求; 2.日常监控风险指标，研究指标动态并进行及时分析，基于异常数据发现风险敞口，及时提供干预或调节； 3.协助业务线对新上线业务进行风险评估，完成相应接入和风险管理; 4.应用先进的数据挖掘、统计模型、机器学习等方法建立数据模型解决实际问题，研发创新方法以解决研究项目的个性化需求; 5.有体系化思维，建立储备通用能力并赋能给业务风控，提升整体风险感知/防控等能力，以及基于通用能力提升效率; 任职资格: 1.具备3年及以上业务风控/业务安全/平台治理/数据分析等工作经验，有电商业务风控经验者优先 2.具备较强的风险评估和识别能力、良好的数据敏感度、责任心及沟通协作能力 3.在商户端风控、反作弊、支付及交易反欺诈、账户盗用等风险方面有经验者优先 4.熟练使用Excel、SQL、Hive数据库工具及至少一种统计分析或数据挖掘工具 (例如Python、R、SAS等)，有建模经验者优先

工作职责: * 研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,并用于实际问题的解决和优化 * 大规模机器学习算法研究及并行化实现,为各种大规模机器学习应用研发核心技术 * 通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和需求,进而提供更有价值的产品和服务,通过技术创新推动产品成长 * 负责对搜索、商业广告、运营活动、电商交易等场景风控策略及模型进行迭代、研究与探索，建设业内领先的反作弊、风控算法系统 任职资格: -热爱互联网，对技术研究和应用抱有浓厚的兴趣，有强烈的上进心和求知欲，善于学习和运用新知识 -具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/自然语言处理/机制设计/博弈论 -至少精通一门编程语言，熟悉网络编程、多线程、分布式编程技术，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解 -良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题 -较强的沟通能力和逻辑表达能力，具备良好的团队合作精神和主动沟通意识 具有以下条件者优先： -具有以下一个或多个领域的理论背景和实践经验，包括机器学习/深度学习/强化学习/自然语言处理/推荐系统/信息检索等 -深入理解机器学习常用组件（全连接神经网络，CNN等）的原理，有1年以上机器学习相关项目或研究经验 -熟练掌握常用数据结构及算法 -熟悉JAVA/C++/GO等语言编程，有一定编程经验 -熟练使用至少一门脚本语言，如python，linux shell等 -熟悉linux操作系统，能胜任在linux操作系统上工作 -熟练使用sql语言进行常用的数据库操作 -有强烈的责任心和团队配合意识及能力，并有较强的解决问题能力 -熟悉海量数据处理、最优化算法、分布式计算或高性能并行计算，有相关项目经验

电力行业算法工程师（Base 武汉） 薪资范围：25-40K 1、机器学习/深度学习相关人工智能算法，在能源互联网产品/业务中的应用研究: 2、负责处理数据，需要进行一定量的信息检索、数据挖掘、并输出分析报告 3、电力负荷预测、新能源功率预测等算法研发及迭代； 4、负责业务指标的快速分析，复杂业务问题拆解及原因追溯，具备成型的数据分析方法论，数据分析报告撰写的能力； 5、负责将业务问题转化数学建模，具备业务模型的构建及调优的经验； 6、对常用的机器学习/深度学习算法有深入理解，例如: LR、SVM、XGBOOST、ANN、RNN、CNN等; 7、至少能熟练使用一门编程语言例如python、C++等; 8、偶尔出差 【公司简介】 武汉艾碳专注服务于电网企业AI智能化转型，基于电网业务数据，通过定制算法模型以及大模型，帮助电网企业高效智能的定位、分析、解决业务问题。 公司凭借完全自主知识产权的基于计算机视觉的非结构数据抽取技术、电力行业的自然语言处理技术以及知识图谱等人工智能技术，开发了针对电力行业的产品和技术。同时，公司还研发了具有自主可控性的多源情报数据处理智能平台，已经成功为湖北电力、湖南电力、河南电力、福建电力等企业提供了服务。 2024年经济下行环境下,公司逆势上行,业务增长率超过40%+ 目前公司在武汉，上海，福州，吉林都有团队及office，超过60多项国际，国内技术专利，荣获ICDAR全球大赛**，3项核心技术美国限制出口的封锁技术。 【其他】 上班时间：9:00-18:00 双休，入职缴纳六险一金，年终奖。

岗位职责： 1、围绕卡中心网络银行部经营重点，负责渠道获客、产品营销、产品推荐、广告推荐、搜索排序等主要经营场景的分析建模工作，支持客群细分、价值体系、线上客户运营等重点项目； 2、基于各种数据分析方法及机器学习算法，从全局视野主动挖掘和探索业务经营趋势，挖掘潜在问题点和优化点，推进专项决策落地； 3、结合网银经营分析需求，研究大数据领域前沿数据挖掘技术，并引入投入实际应用； 4、负责数据挖掘项目方案制定、项目实施落地及优化等。 任职资格： 1、计算机、数学及统计学等相关专业硕士及以上学历，有数据挖掘领域具备丰富的项目经验者优先； 2、熟悉常用算法（如分类、回归、聚类、关联规则等）及其原理，对机器学习、深度学习算法有深入了解； 3、丰富的算法（分类器，推荐系统，运筹优化等）应用场景项目经验，有管理经验者优先考虑； 4、熟练掌握SQL，至少掌握python,scala,java等一种以上常用数据挖掘编程语言； 5、较强的逻辑思维能力、数据敏感度，擅长利用数据发现问题及解决问题； 6、较强的沟通表达能力及良好的团队协助能力，能够承受压力。

【岗位职责】 负责数字营销数据全流程处理（采集/分析/建模），支持用户增长、渠道归因及ROI优化。 运用机器学习/统计学方法挖掘用户行为规律，驱动营销策略与产品迭代。 构建并优化数据模型，提升数据挖掘效率和营销ROI。 探索前沿数据技术（如AI/大模型），推动技术落地应用。 协同产研团队，推动数据成果转化为业务价值。 【任职要求】 学历：本科+5年经验，计算机/数学/统计等相关专业。 经验：大型互联网公司数字营销数据挖掘经验优先。 技能：精通Python/R或其他数据分析编程语言，扎实算法基础（分类/回归/AB实验等）。 熟悉数据挖掘全流程（特征工程/模型调优/业务落地）。 能力：强数据敏感度、逻辑分析及跨部门协作能力。 特质：对数据科学/人工智能有热情，适应快节奏。 【加分项】 头部大厂（阿里/腾讯/字节等）或独角兽企业经验。 操盘过：全域营销洞察、千万级流量AB实验、数据产品（决策沙盒/预警系统）。 【你将参与】 618/双11等万亿级流量项目，驱动千亿GMV决策。 构建人货场数据智能匹配体系。 与VP级业务负责人共创行业白皮书级报告。