职位职责： 1、与推荐产品、算法、运营多个电商业务部门合作，通过数据分析、数据挖掘、实验分析、异动归因、特征建设等工作协助业务洞察用户策略、内容商品供给、流量分发等方向问题，为业务发展带来增量认知，与业务共同优化电商推荐系统、改善用户体验、为用户创造价值； 2、电商推荐指标体系建设：依据业务核心战略目标，制定完善电商推荐指标体系，规划建设业务指标数据、数据产品，完成核心业务指标异动归因，为业务与管理层提供决策支持，实现数据产品化； 3、实验工程：参与实验设计、实验异动归因、实验效果评估、实验下钻分析等AB实验全流程工作，通过实验分析为推荐策略迭代方向提出优化建议，规范实验评估体系建设，协助业务制定实验评估指标组，制定科学的指标评估方法； 4、推荐策略分析：依据业务战略目标，与对电商业务理解，制定逻辑清晰的分析框架，撰写专业分析报告，通过分析清晰定位业务发展问题，为业务发展提供增量洞察指导业务发展方向； 5、特征挖掘：通过统计学习、机器学习等建模方法，挖掘用户行为规律，内容、商品特征价值，内容、商品供给线索，协助优化推荐算法，挖掘算法驱动业务增长点，推动数据产品、技术落地； 6、方法论沉淀和创新：组织相关团队进行数据产品理念、技能、工具的培训，推动业务部门数据化运营。 职位要求： 1、数据分析、挖掘、建模相关的工作经验，具备电商搜索、推荐、广告数据经验者优先，计算机、统计学、数学专业优先，具有机器学习算法基础者加分； 2、掌握基本数据分析方法，对数据落地到业务有一定经验，有专业的分析报告撰写能力； 3、对特征工程、用户行为建模等有相对丰富的经验，能够基于实际的业务场景，抽象问题为具体的模型，最终提供数据驱动的产品和见解，并影响产品和业务决策的跟踪记录； 4、有使用SQL、Python等数据分析经验，有建模经验择优； 5、对数据科学有热情，具有主人翁精神，沟通表达能力优、协调推动能力强。

职位职责： 1、建设和迭代指标体系，形成体系化的日常业绩追踪机制，并推进数据监控看板/数据产品的建设； 2、负责营销导购方向核心目标的追踪和异动分析工作（营销工具、大促、平台营销、商详、评价等方向），识别并洞察问题、提出建议主张、支持业务复盘决策； 3、主动发现问题和业务痛点，独立承接营销分析相关的研究洞察专题、短中长期可落地的解决方案，协助业务提效增收。 职位要求： 1、具备数据分析相关工作经验，具备有电商相关行业战略分析、经营分析、商业分析经验者优先，计算机，统计学、数学、经济学专业优先； 2、具有良好的战略分析框架及逻辑思维能力，数据分析能力强，能熟练应用各种数据处理和统计工具，包括但不限于Excel、SQL、SPSS、Python；有较强的撰写报告和PPT的能力； 3、好奇心强，主动性强，能快速学习，能够独立思考。

岗位职责： 1、负责电商财务域数据模型调研、设计、开发工作，与业务部门紧密配合，提供数据支持 2、负责电商财务域数据运营&治理工作，保障数据质量 3、参与电商财务域数据体系化建设，提升数据服务稳定性 任职要求： 1、计算机相关专业，大学本科及以上学历，5年以上大数据开发相关工作经验 2、熟悉大数据相关组件(如Hive、Spark、Flink、Kafka等)，具备编写、优化复杂SQL的能力 3、有扎实的数据仓库理论功底和丰富的数据治理实战经验，能够围绕业务和产品特性建模并解决实际问题 4、熟悉Python/Java/Scala/Shell其中一种语言 5、具备电商领域业务开发经验优先；具备财务领域业务开发经验优先 6、负责过数据平台或数据仓库设计优先；有带团队经验优先。

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。

岗位职责: 1.负责酷我音乐各业务场景推荐策略优化及算法研发； 2.通过理解用户行为，结合数据挖掘技术，快速迭代并优化用户体验，以及各项数据指标； 3.能够有效学习并落地工业界前沿推荐算法，对业务增长起到推动作用。 任职要求: 1.计算机、数学或相关专业本科以上学历，三年以上工作经验； 2.熟悉常用机器学习算法、深度学习算法，并在推荐系统/搜索/广告等有理论基础和实践经验； 3.熟悉TensorFlow、pytorch常见深度学习框架，熟悉Spark，Hive等大数据处理工具； 4.具有良好的工程实现能力，熟练掌握C/C++、Java、Python等至少一种编程语言； 5.有较好的学习能力、沟通能力、团队协作能力，积极主动，愿意接受挑战。

岗位职责: 1.推荐系统方向的系统设计和后端开发实现、推荐策略和算法等。2.ctr server、标签系统、用户画像、内容推荐等相关方向的研发工作。3.海量用户服务架构、大规模数据平台、算法平台等相关开发和建设。 任职资格: 1.重点本科以上学历，计算机/数学相关专业；1年以上推荐相关方向研发经验。2.熟悉java或者c++,java语言优先；熟悉linux开发环境，较好的编程功底。3.对数据敏感，较强的动手实践能力、代码工程经验，逻辑思维强。加分项：1.了解nlp、特征工程、推荐系统、策略优化等。2.有大规模推荐系统架构设计和开发经验，知名互联网工作经历，有带团队经验优先。

岗位职责： 1.负责腾讯音乐集团相关产品推荐算法的设计实现与优化； 2.负责完善现有推荐系统的基础算法及并行计算框架； 3.负责音乐平台业务的基于用户/音乐特性的数据挖掘及推荐策略设计实现； 4.负责能够根据业务数据变化不断设计并调整算法策略来提升算法质量，并最终提升用户体验。 岗位要求： 1.硕士及以上学历； 2.计算机，统计，信息，数学等相关专业毕业优先； 3.扎实可靠的编程能力，精通C/C++/GO至少一门编程语言； 4.熟悉业内推荐算法及数据挖掘领域的技术热点和进展，对互联网在线音乐的推荐系统架构设计有深入了解； 5.了解Hadoop/Spark生态相关技术优先； 6.具备规模分布式数据存储与计算开发经验者优先； 7.沟通能力佳，表达能力出众者，音乐爱好者优先。

岗位职责： 1、负责平台商家数据分析工作，规划搭建平台电商分析体系； 2、产出数据分析系统+报表，输出可视化报告； 3、跟踪业务数据，监控数据波动和异常，通过数据分析发现业务问题和机会点，并能提出有效的解决策略； 4、关注行业动态，定期输出专业竞品&行业数据分析报告； 岗位要求： 1、本科及以上学历，数学、统计学相关专业，有至少一年电商行业经验； 2、从事数据分析工作三年及以上，熟练掌握Hive/SQL，精通Excel； 3、具有快速的业务理解及学习能力，能够发掘业务细节和数据之间的联系，逻辑思维、自我驱动、抗压能力强； 4、商业敏感性高，逻辑分析能力强，有极强的数据敏感度、数据分析和提炼归纳的能力，快速学习能力、责任心与团队合作精神。

地点：武汉 岗位职责： 1、负责产品的研发工作，主要负责后台编写，包含部分算法编写、性能优化，保证平台安全、稳定、快速运行。 2、负责产品的数据模型设计以及相应接口的开发工作。 3、参与系统的需求调研和需求分析，及系统上线协助，并承担部分交付责任。 4、配合前端进行前后端联调。 任职要求： 1、计算机相关专业硕士及以上学历， 3年以上JAVA开发经验； 2、有数据控制技术、机密容器研发经验优先。 3、有隐私计算、联邦学习，隐语、Fate隐私计算开源框架、区块链等相关技术研发和应用经验优先。 4、具备良好的面向对象编程经验，深入理解OO、AOP思想，具有较强的分析设计能力，熟悉常用设计模式。 5、精通Spring、Mybatis、JPA等开源框架并熟悉其实现原理，熟悉SpringCloud等微服务框架。有两年及以上的Spring实际项目开发经验。 6、熟练使用linux操作系统，熟悉云原生架构技术Docker、K8S等。 7、熟悉SQL编写，至少掌握mysql、sqlserver、oracle的一种； 8、熟悉Tomcat、nginx等web服务器。 9、熟悉websocket，grpc等相关通信协议。 10、熟悉C/C++、python优先。

岗位职责： 1. 大数据平台组件运维及优化，进行必要的二次开发； 2. 数据湖、数据仓库技术研究及落地； 3. 实时、离线数据产品设计及开发。 任职要求： 1. 本科及以上学历，计算机及相关专业； 2. 3-5年Java/Scala开发经验，熟悉多线程编程； 3. 熟悉大数据生态相关技术，有二次开发经验者优先； 4. 熟悉实时及离线数仓架构及开发流程，有Phoenix/StarRocks使用经验优先； 5. 熟悉常见设计模式，熟悉如Spring/SpringMVC/Mybatis等主流框架； 6. 有较强的学习能力与逻辑思维能力，良好的团队合作精神。

【岗位职责】 岗位职责： 1.对于数据有敏锐感知和洞察力，可依据客户数据、销售数据和行业等数据，总结业务规律和模式探索，并定期输出报告； 2.具备优秀的沟通能力及商务写作能力； 3.通过日常业务规范和明确数据口径标准，保证基础数据关键字段统一，完成数据分析； 4.有较强的理解能力和逻辑思维，能快速准确理解业务需求和提炼总结；进行准确销售预测和业务预警，给出合理的建议规划，提升整个团队的运作效率 任职要求： 1.广告学、统计学、应用数学、计算机信息技术等相关专业，本科及以上学历； 2.2年及以上销售运营管理、数字营销、广告传播、用户运营、咨询公司、大数据分析等相关工作经验； 3.熟练运用PPT、Excel、Visio等Office软件；能够灵活应Excel 公式和宏函数的优先；

岗位职责： 1、研究、设计并实现推荐系统的算法和模型，包括协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。 2、分析用户行为数据和产品内容特征，提取关键特征并构建推荐模型，优化推荐结果。 3、不断优化推荐算法，提升推荐质量和准确性，满足用户个性化需求。 4、参与推荐系统的架构设计和优化，提高系统的扩展性和性能。 5、与团队成员合作，进行实验和测试，评估推荐算法的效果并提出改进方案。跟踪最新的推荐算法和技术，探索并引入新的方法来提升推荐系统的性能和效果。 岗位要求： 1、本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业优先； 2、5年及以上机器学习相关工作经验，其中至少3年推荐算法排序经验； 3、熟悉协同过滤算法，熟悉LR、FM、XGBoost等常用机器学习模型，熟悉DNN； 4、具备大数据的分析能力、大数据挖掘能力，数据各种数据平台的使用，例如：Hive/HBase/Spark/；熟练使用python语言，熟悉Tensorflow框架优先； 5、了解AB实验流程，熟悉电商推荐常用的评估指标；具备较好的工程基础和良好的代码风格；具有良好的沟通能力，英语听力良好。

职位描述： 1、收集AI前沿信息，调研最新AI技术与数据科学融合应用方法（BI、推荐、知识图谱及评测等），输出技术选型报告 2、深入业务场景和数据科学应用需求，研究及设计AI解决方案（如知识获取/智能抽取/生成/冲突决策、自动化评测、智能分析、智能报告、大模型推荐等） 3、负责完成AI应用的大模型训练的样本集构建、agent建设、模型微调及效果调优工作，建立工程化体系，推动落地应用； 4、设计评估指标，基于使用体验、用户反馈，持续优化模型性能； 5、负责公司数据资产建设与技术升级，以及数据能力平台化沉淀，如用户画像、数据分析、推荐、实验等； 职位要求： 1、5年及以上工作经历，计算机、AI、统计等专业优先；有知识图谱、数据科学、机器建模方向工作经验者优先； 2、熟悉市场各大主流AI大模型、以及能力应用方向； 有1年以上大模型训练数据准备、模型训练/微调、效果评估等全流程经验者优先； 3、具备扎实的数据处理和机器学习建模能力，熟练掌握常见机器学习算法原理； 4、具备一定的工程开发能力，熟练掌握Python、SQL，熟悉大数据分布式计算平台。

工作职责 1. 基于HR数据（招聘、绩效、人员异动等），搭建分析模型，支持人才战略决策； 2. 设计并落地数据看板（帆软BI/Power BI/Tableau），监控人力核心指标（如人均效能、离职率）； 3. 通过数据挖掘与机器学习（如Python/R），构建预测模型（如员工流失预警、成本执行预警）； 4. 与HRBP协作，分析业务部门人力需求，优化招聘渠道、薪酬结构等方案； 任职要求 1、2年以上HR工作经验或1年以上数据分析经验，熟悉HR六大模块； 2、熟练使用SQL、Python/R、Excel（Power Query/Pivot）进行数据处理，熟悉帆软BI或Power BI优先； 3、本科及以上学历，统计学、经济学、数学专业，能输出可视化分析报告； 4、 具备业务解读能力，能将HR问题转化为数据问题。

职位描述 1. 负责探索兴趣、高热内容高效融合的个性化推荐系统，探索大模型技术在推荐系统中的应用，构建博文推荐、词推荐在同步场景的统一解决方案； 2. 负责推荐系统中多样性、偏差问题、公平性问题、用户兴趣层次等方面问题的持续分析和优化； 职位要求 1. 计算机相关专业，硕士及以上学历； 2. 扎实的算法和数据结构基础，优秀的编码能力，优秀的分析和解决问题能力； 3. 机器学习基础扎实，熟悉深度学习算法（CNN/RNN/LSTM/RL/Transformer/面向内容推荐的大规模Sparse&Dense模型等）； 4. 熟悉至少一种主流深度学习编程框架（TensorFlow/PyTorch）； 5. 具备优秀的学习能力和良好的团队合作精神，较好的沟通能力以及抗压能力；