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。

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、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。

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。

职位描述 1、整合海量多维数据，进行全站数据挖掘，构建用户、客户、内容等多个实体的资产标签体系； 2、分析和研究数据与实际业务，针对具体业务场景，挖掘各类人群标签，整合三方数据对用户进行分级建设，精准刻画用户各属性； 3、深度参与到用户标签体系建设、广告投放效果优化等方向的工作。 任职要求 1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景；熟练掌握分类、回归、聚类等机器学习模型，能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题，并完成价值落地； 2、扎实的编程基础，精通至少一门编程语言； 有大数据计算、分布式算法开发经验； 3、好奇心，有良好的的数据和业务敏感度，对数据驱动业务有极大的兴趣； 4、本科及以上学历，3年以上数据挖掘、机器学习、大规模数据分析相关经验； 5、熟练掌握至少一种编程语言GO/Java/C++/Scala/Python，了解Hadoop/MapReduce/Spark/Hive等常用大数据处理工具； 6、有互联网公司大规模用户画像实践经验，参与过广告投放、用户属性建模等工作优先。

需求描述： 1基于小微企业客户的基本信息、税务数据、征信数据、审批数据、还款数据等，运用LR、XGboost、LightGBM等常用算法，优化小企业评分模型的效果，提升模型排序能力和风险识别能力。 任职要求： 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计、金融等相关专业，熟悉银行业务知识，掌握数据挖掘、数据治理、数据架构、数据产品相关的理论及方法 2、拥有5年以上从事数据挖掘、数据治理、数据架构、数据产品相关工作的经验，参与过大型项目开展。如拥有3年以上在银行、保险、互联网金融等行业的数据挖掘、数据治理、数据架构、数据产品项目经验者，可适度放宽年限要求。 3、熟悉Teradata、HADOOP等平台，熟练运用主流分析工具（例如SAS、Python、Spark等），有海量数据处理经验，具备编制复杂sql脚本的能力。 4、掌握公文处理软件，会用excel宏处理，擅长PPT编制。 5、熟悉TensorFlow、Keras、Caffe等主流深度学习框架，或有知识图谱、图像处理、自然语言处理、文本挖掘、社交网络分析等方面组合建模工作经验者优先。 6、具有敏锐的洞察力，深入理解业务场景，可提出建设性和创新性的分析方法和解决方案。 7、乐于面对挑战，勇于钻研探索，擅长沟通交流和归纳总结，在策划、编辑、宣传方面有相关经验，具备一定的文字组织能力。 8、热爱数据工作，优秀的合作精神，良好的职业操守（安全意识、法律合规、商业机密等）。 工作内容： 协助行内人员进行行内基础数据探查、数据分析等工作，包括小企业信用评分卡迭代优化模型、开发报告和需求文档撰写等需求。

数据挖掘工程师 【岗位职责】 1.实现国家重点项目中的数据采集、传输、存储、计算、分析、可视化、数据治理等产品； 2.参与大数据AI系统的数据中台设计和研发工作，为知识图谱、人物建模、搜索推荐提供高质量数据、灵活可扩展的处理流程以及直观易用的数据界面； 3.全球多语言技术数据的抓取/补全； 4.数据正确性/完整性自动化检查； 5.自动抓取入库流程框架开发； 6.数据统计框架开发； 7.数据文档撰写。 【岗位要求】 1.本科及以上学历，计算机/数学相关方向专业，至少3年以上工作经验； 2.编程能力过硬，熟练掌握python或java编程； 3.会使用数据分析/挖掘常用方法，序列分析，关联分析，异常点挖掘，分类，聚类等，熟练使用数据分析及可视化工具Excel,Tableau等 4.熟悉mysql数据库，能够熟练编写sql语句并优化 5.有知识图谱、数据中台研发经验者优先； 6.有数据清洗、数据处理、数据自动化监测经历优先； 7.熟悉一种或多种主流开源大数据平台组件，如Flume、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、Flink优先； 8.良好的团队合作， 较强的沟通能力、学习能力，对解决具有挑战性问题充满激情；

请注意：需要11月3日前能入职的同学哦，合适的话欢迎大家投递简历~ 【职责描述】 1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析及数据挖掘建模等工作； 2、客户画像标签定制，并落地到相关数据营销系统，助力用户精准营销； 3、负责主导银行数据、指标设计、模型设计、挖掘建模、统计分析相关的脚本开发； 4、根据业务需求，制定相关数据的采集和加工策略，设计、建立、测试相关的数据模型，实现快速数据赋能； 5、负责业务部分进行数据需求支持，提供需求分析、样本抽样、模型构建、指标定义等数据赋能服务以及相关文档编写；。 【任职要求】任职要求 1、本科及以上学历，经济金融、理工科、统计学等背景优先，4年以上相关银行或金融项目工作经验，对银行业体系下的数据仓库，数据中台相关系统有一定了解； 2、掌握SQL、Python/SAS等数据分析处理技能，能使用Hadoop/Hive/Spark/Flink分析海量数据； 3、对金融业感兴趣，对数据业务场景敏感； 有金融银行相关行业经验优先。 4、对数据与业务方面有足够敏感性，有较强的逻辑分析能力，有较强的独立思考能力； 5、有银行零售营销领域或互联网营销领域的相关数据分析经验的优先； 岗位有出差需求，介意者勿投。

工作内容： 1、负责用户画像挖掘及搜索排序算法等的创新研究及开发，进行线下和线上实验评估，并对于算法策略进行持续优化； 2、深入理解包括搜索、推荐等流量分发场景的业务模式，通过数据分析和挖掘，挖掘用户长短期兴趣偏好，驱动搜索推荐算法迭代； 3、在电商场景有人货场匹配的应用经验，针对AB实验等数据进行效果分析和归因分析，并不断从业务角度、数据角度推进各模块匹配效率的优化； 4、主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议，并能赋能供应商。 任职资格： 1.3年及以上相关工作经验；计算机、统计学、数学、信息技术等相关专业；研究生及以上学历优先； 2.良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；有丰富的数据分析、数据挖掘、效果评估的经验和能力； 3.有机器学习算法基础、数据挖掘基础以及相关工作经验，熟悉常用的算法模型；有搜索或推荐场景数据算法、用户画像挖掘、数据挖掘等相关工作经验优先；精于逻辑推理、统计分析理论； 4.熟悉一种或多种编程语言Python/Java等；熟悉一种或多种主流的分布式深度学习计算框架Tensorflow/PyTorch等；熟悉Hadoop、Spark等分布式并行处理技术，熟练掌握Hive SQL语言； 5.具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验，有产品化思维。

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。

岗位职责： 1，从船舶、人、车等轨迹信息中提取出走私行为、涉恐行为等危险行为，并提供给平台预警。 2，向平台开发人员提出数据存储要求。根据存储的历史数据，选择数据挖掘算法、构建数据挖掘模型，并对算法和模型进行优化； 任职资格： 1.计算机科学与技术、软件工程、数学、自动化、模式识别与智能系统、信号与信号处理等相关专业；硕士及以上，具有扎实的统计和机器学习知识。 2.熟悉python编程，能熟练从数据库中够读取数据，清洗数据，并选择合适算法对数据进行有效分析。 3.对产品提出的数据分析方面业务需求，能够拿出合适解决方案。 4.对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验的优先考虑；

工作职责： 1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，根据业务的需求进行建模。 2、从海量数据中发现问题，在数据发生异常时及时感知数据反映的业务问题，从数据中找出问题，挖据数据中的核心商业价值，指导业务决策。 3、参与模型专题的设计、实现、算法调优、模型优化、业务验证、模型投产。 4、参与项目的落地开发，作完成模型应用和模型优化。 岗位要求： 1、重点大学硕士及以上学历，统计学、数学、应用数学等数学类相关专业，具备复合专业背景者优先。具有2年以上数据挖掘、数据分析相关工作经验者优先。 2、熟悉常用机器学习、数挖算法及原理，并具备相关项目经验，有金融,保险，快消的业务背景优先。 3、精通SQL，熟练掌握至少一门数据分析编程语言，如：python,熟悉Hadoop、Hive、Spark等大数据处理平台。 4、具备良好的分析问题能力、沟通能力和团队合作能力，具备很强的学习和钻研能力。