• 20k-40k·15薪 经验3-5年 / 本科
    金融 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 10k-20k 经验1-3年 / 本科
    金融业 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 20k-40k·14薪 经验3-5年 / 本科
    金融 软件开发 / 不需要融资 / 2000人以上
    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。
  • 10k-20k 经验1-3年 / 硕士
    金融业 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 15k-25k 经验3-5年 / 本科
    软件服务|咨询 / 不需要融资 / 2000人以上
    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。
  • 30k-50k 经验不限 / 本科
    电商 / C轮 / 2000人以上
    工作职责 1. 带领团队通过数据分析与挖掘(如机器学习/深度学习)技术加工画像标签;构建用户、商品、门店等等画像,为精细化运营提供标签资产。 2. 不断优化画像标签,推动画像在智能营销、个性化推荐、用户分析等场景的落地,驱动业务增长; 3. 管理团队,规划画像的挖掘方向,指导团队成长。 岗位要求 1. 计算机相关专业本科及以上学历; 2. 掌握和理解常用数据挖掘和机器学习算法(例如LR、XGBoost等),至少熟练使用一种高级编程语言,如Python、Java、Scala等; 3. 有较强的沟通和学习能力,很好的团队协作精神; 4. 有用户画像相关背景优先。
  • 40k-70k·16薪 经验5-10年 / 本科
    企业服务,人工智能 / 未融资 / 50-150人
    工作职责 1. 负责用户/商品画像系统建设,针对海量用户行为和内容信息建立、评估、持续迭代用户/商品画像体系; 2. 负责定价系统设计和搭建,运用机器学习和深度学习相关技术,进行选品、商品定价和价格监控和预警; 3. 参与数据到业务落地全流程,包括但不限于数据处理、数据分析、特征工程、算法模型设计、评估、迭代,并持续探索最前沿技术。 任职要求 1. 具有多场景预测算法落地经验,精通常见数据挖掘、机器学习以及运筹优化算法,相关电商选品、定价算法有经验者优先考虑; 2. 扎实的计算机功底,擅长至少一门编程语言(Python、Scala、Java等) 3. 良好的沟通能力,具有跨团队的多方密切合作意识。
  • 30k-45k 经验5-10年 / 本科
    工具类产品 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 18k-30k·13薪 经验3-5年 / 本科
    数据服务|咨询 / A轮 / 15-50人
    职责描述: 1. 负责金融客户的数据化营销或数据化风控项目的方案设计以及实施。 2. 负责项目中业务分析,客户分析, 用户生命周期数据化运营和风控。 3. 负责项目中模型全流程开发,测试以及改进。 4.负责营销项目前中后全流程的量化预测和评估。 任职要求: 1、数学、统计、计算机、经济学等相关专业,本科及以上学历; 2、两年及以上数据挖掘工作经验,有金融营销,风控从业背景优先; 3、具备扎实的理论基础(统计分析、假设检验、预测模型),熟悉回归、分类、聚类、关联等算法,熟悉数据统计建模、数据挖掘、机器学习方法,有丰富的数据清洗、分析、挖掘和建模的经验; 4、熟练应用R、python、SQL、SAS、SPSS等相关数据分析工具; 5、具备优秀的业务理解能力,良好的沟通能力和强烈的责任心;具有团队精神、工作认真踏实;能够承受一定的工作压力; 6、可以承受一定程度的出差和驻场
  • 游戏 / 不需要融资 / 500-2000人
    职位描述: 1、构建并完善游戏项目运营数据分析体系,并负责日常游戏相关业务的数据整理、统计、分析,撰写和汇总分析报告。 2、针对游戏项目进行专项数据分析,包括并不限于用户价值、流失、游戏生态、活动版本效果、用户画像分析等,为运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持。 3、研究游戏的用户精细化运营,如用户画像的应用等。 4、对产品、运营、市场提供数据分析支持。 5、沉淀分析思路与框架, 提炼数据产品需求,数据技术与开发团队协作进行数据建模工作,推动完善游戏精细化运营数据分析体系;完成理念、技能储备,工具培训。 6,技术专家方向:运用数据挖掘和机器学习方法和技术,深入挖掘和分析海量商业数据 职位要求: 1、5年以上工作经验,至少3年以上从事游戏数据分析工作,对数据分析感兴趣; 2、拥有手游完整项目数据分析经验,有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力,能够独立开展研究项目; 3、具备良好的逻辑思考和分析能力,对数据敏感,熟悉数据收集,数据分析,数据建模和数据挖掘方法; 4、熟悉数据处理,服务器构架模式,mysql数据库,对SQL操作熟练,精通数据分析、掌握数据挖掘基本原理和主要算法(决策树、聚类、关联规则、回归分析等); 5、熟练操作办公软件,熟练掌握Excel、SQL及至少一种分析软件(SPSS、SAS、R等); 6、具有良好的团队协作能力、语言表达能力; 7、有游戏项目数据模型建立和运营经验、精细化数据运营经验、产品完整周期的数据分析规划经验优先。 8、技术专家方向:熟练掌握常用机器学习算法,熟练运用SQL、Python等工具;二年以上算法开发或算法研究相关工作经验
  • 25k-40k·13薪 经验5-10年 / 本科
    企业服务,工具,其他 / 不需要融资 / 50-150人
    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。
  • 20k-40k 经验3-5年 / 本科
    移动互联网,金融 / 上市公司 / 2000人以上
    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。
  • 电商平台 / 上市公司 / 2000人以上
    【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。
  • 教育,数据服务 / 不需要融资 / 15-50人
    大数据开发、数据分挖掘、BI商业智能、人工智能、区块链培训讲师 工作地点:成都 工作性质:全职/兼职 薪资:面谈 要求: 1. 熟悉大数据开发、数理统计、商业智能、数据分析、数据挖掘、可视化等相关内容之一。 2. 熟练运用EXCEL、Python等软件,有一定的项目实战经验。 3. 精通hadoop生态,能够进行大数据开发授课,有实战经验,具备数据挖掘项目能力, 4.对任何数据领域有一定特长皆可考虑 各层次培训需求都会有,有共同创业精神考虑的朋友可以提出交流。 欢迎有志于CDA数据科学事业的朋友加入。
  • 25k-35k 经验1-3年 / 本科
    数据服务|咨询,IT技术服务|咨询,人工智能服务 / 不需要融资 / 15-50人
    工作职责: 1. 负责大数据分析,数据挖掘与应用、算法设计等领域的研究,从系统和数据中发掘业务需求; 2. 负责数据逻辑梳理,基础数据处理、分析及相应的开发工作; 3. 对海量数据进行处理和分析,梳理业务与数据的相关关系,搭建模型,分析关键因素,优化核心决策。 4. 通过自然语言处理能力对文本分析; 任职资格: 1、数学、统计学、计算机相关专业,1年及以上工作经验或本科985、211类院校毕业,数学、统计学、大数据专业毕业,金融科技行业从业经验优先; 2、扎实的数据分析和可视化能力,熟练掌握Python、SQL、Excel等数据分析工具的使用,熟练应用numpy、pandas、scipy、Matpltlib等工具; 3、扎实的建模和算法模型落地能力,熟悉聚类、回归、时序异常检测、路径规划或自然语言处理方向;数学建模竞赛经历优先; 4、熟悉linux开发环境,精通Python语言特性,了解Docker容器生态体系; 5、积极主动、勇于承担,有良好的沟通能力、团队合作精神、较强的责任心。