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 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++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

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；

岗位职责： 1、负责挖掘公司内部数据，包括但不限于：财务、运营、销售、工程服务等业务领域，衍生出对业务目标有预测效果的特征或模型；  2、使用数据挖掘理论及技术，对异构数据建立算法模型，完成统计、分析、预测等任务； 3、负责从业务需求出发，通过数据分析和智能算法设计，设计数据挖掘的解决方案并实施落地，全流程闭环跟进。 岗位要求： 1. ****及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业方向； 2. 5年以上机器学习/数据分析/数据挖掘/人工智能方向工作经验；有2-3个制造行业数据挖掘项目落地经验； 3. 精通数据挖掘领域常用算法，熟悉传统机器学习、深度学习的基础理论和算法，包括但不限于回归分类常见算法、随机森林、GBDT、神经网络等； 4. 熟练掌握Python、SQL；对大数据平台Hive,、Spark、Hadoop 有一定的了解； 5. 具备迅速了解业务场景并识别出机会点的能力，严谨的逻辑思维能力，高水平的沟通能力，有快速学习能力 和丰富的问题解决能力，具备高度个人驱动力和执行力，同时具备良好的团队合作精神。

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。

工作职责: 1、负责对AIoT设备获取的海量用户健康数据进行深度分析和挖掘工作 2、探索适合智慧医疗领域的模型算法，解决智慧AI诊疗的实际问题 3、对海量医疗数据进行深度分析，构建并使用医疗知识图谱，改进业务产品效果 4、与其他各模块的工程师协同完成系统集成和调试工作 职责要求: 1、熟悉典型机器学习算法并有应用模型解决实际问题的经验 2、熟悉CNN/RNN等深度神经网络结构和主流算法，掌握至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow等） 3、具备较好编程能力，熟练掌握Python或Matlab等 4、在时序数据挖掘、计算机视觉等领域有丰富经验优先 5、了解信号处理基础知识（FFT、滤波器等）或雷达系统优先

职责描述： 1 研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术，针对海量用户行为或者内容信息，构建和优化用户画像以及用户属性 2 基于对用户理解和大量数据特征，参与风控、精准预测、个性化识别等模型建设和领域研究，提升产品效果 3 根据公司需要寻找和采集相关数据，对离线、实时数据进行清洗、甄别、归类和整合，并实现流程自动化 4 关注前沿技术，并在项目中不断推进架构、性能、业务效果的优化 任职要求： 1 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、电子工程、人工智能等相关专业；机器学习、数据挖掘相关方向硕士优先； 2 熟练掌握Python 、C/C++、Java中的一种或多种，具备良好的编程能力、扎实的数据结构和算法基础；熟悉sql、Hadoop、hive等工具者优先； 3 良好的逻辑思维能力、数据灵敏度，优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情； 4 良好的团队合作精神，较强的沟通能力

【岗位描述】 1. 利用深度学习和机器学习算法，针对电信业经营、管理场景，进行机器学习、AI因果推理以及模型可解释的模型开发优化； 2. 利用NLP技术，针对意图识别、人机对话、特征提取等场景，在企业经营管理页面上实现智能推荐、智能问答； 3. 规范化机器学习需求的开发流程，针对实际业务需求，基于海量数据结合业务场景，快速完成调研、模型开发与评估； 4. 跟踪业界前沿技术的发展，探索深度学习等前沿技术在企业智能场景下的应用前景。 【岗位要求】 1. 数学类、计算机科学或相关专业的硕士及以上学历，2年以上深度学习以及自然语言处理经验； 2. 扎实的数据结构和编程基础，至少精通一种编程语言，如Python，Java，SCALA等; 3. 熟悉深度学习（如DNN、CNN、RNN、LSTM、Bert等）以及常见机器学习算法（LR、SVM、xgboost、贝叶斯等）的原理与算法，并有相关算法的实践经验； 4. 熟悉TensorFlow、Pytorch、nltk其中一种深度学习框架; 5. 良好的英语阅读能力，有强烈求知欲，关注业界前沿技术和人工智能相关的学术研究动态； 6. 加分项：熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hadoop/Hive/Spark分析海量数据的能力和经验

【职责描述】 1. 机器学习、运筹学领域的研发工作，包括但不限于数据降维、特征提取、分类聚类、线性/非线性回归，整数规划等； 2. 时间序列数据的分析和预测相关工作； 3. 电力交易的策略研究和回测系统的研发； 4. 参与发电、售电公司的报价交易。 【任职要求】 1. 本科生及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业，年龄不超过28岁； 2. 1年 / 3年以上相关工作经验，熟练使用常用算法和数据结构，熟悉python； 3. 熟练掌握经典机器学习算法，对时间序列预测算法有深入研究者优先； 4. 具有良好的语言表达和沟通能力，富有进取心，能承受一定的工作压力。

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。

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

职位描述 1、基于百亿级海量数据，发现用户行为规律，挖掘用户标签，并应用于内容安全业务； 2、针对特定场景，结合用户行为分析、内容识别，发现潜在的内容风险，为公司业务的发展保驾护航； 3、持续完善监控体系，快速发现、定位风险。 任职要求 1、计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，2年以上工作经验； 2、思路清晰，逻辑严谨，有高度的业务敏感性与数据敏感性; 3、掌握1-2门编程语言，java/python优先，有良好的编程风格； 4、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算其中一项或多项，有实际工作的经验。

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.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，以数据驱动风险决策，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安全解决方案，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。 任职要求： 1.硕士及以上学历的23届应届生，计算机、信号处理、自动化、数学或统计等相关专业背景； 2.扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础，具有科研或者工程项目经验； 3.熟练掌握C/C++或Python，熟悉SQL使用，熟悉常用数据统计、分析和建模方法； 4.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； 5. 良好的团队合作精神和沟通能力。

工作地点杭州之江实验室新园区 工作内容： 1. 基于多模态大数据进行深度挖掘和优化，能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案。 2. 能够利用数据挖掘，机器学习等技术分析和解决实际问题，例如实现模块自动化，或者优化现有算法的精度。 3. 定期进行产品的全面诊断分析，发现业务问题，为上层决策提供参考。 4. 紧跟机器学习及深度学习前沿技术，并应用于业务扩展中，实现业务价值。 任职要求： 1. 计算机，电子信息，统计，应用数学等相关专业背景，硕士及以上学历。 2. 从事过机器学习、数据挖掘、NLP等算法相关的项目经验，熟悉常见的概率统计、数据挖掘、机器学习等算法。 3. 熟练使用C++、JAVA、scala、Python、R、SAS等编程语言中的至少一种，具备一定的模型开发能力，熟练使用SQL、shell。 4. 良好的逻辑思维能力，善于发现和分析问题。 5. 具备较好的算法理论基础，喜欢研究前沿技术，有相关经验和顶会文章发表的优先。

数据挖掘工程师1、参与用户画像标签体系建设2、参与用户画像智能化推荐算法开发3、参与核心KPI指标预测项目4：参与到常态化的数据挖掘项目5：参与nlp落地应用建设任职资格:1、本科及以上学历，计算机、数学等相关专业，985，211 院校毕业生优先考虑2、有丰富的用户画像和nlp相关经验者优先3：对常用的机器学习算法，特征选择方法，数据建模过程有深入理解，并具备相关项目经验 4：有快速学习能力及创新精神，做事仔细认真，善于团队合作；