职位职责： 1、风险挖掘及监控：充分理解业务风控需求，建立业务风险监控体系，通过监测、挖掘业务安全和体验数据异常，分析定位问题； 2、策略优化：以数据分析为基础，发现潜在风险，进行策略调优，与产品研发及其他运营团队协作，提升挖掘和联动效率； 3、风险管理：对挖掘到的风险进行定性定量分析，给出有效风控建议，跟进流转处置情况，并关注风险解决效果。 职位要求： 1、本科及以上学历，有数据挖掘和分析相关经验优先； 2、曾负责风险、欺诈、商业/市场的量化分析，且曾产出量化分析报告； 3、有风控相关团队管理经验，包括建立风控体系、制定策略方案和推动方案落地； 4、熟练的SQL数据处理能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如SAS、Python等。

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。

职位职责： 1、负责信息平台、电商等字节跳动业务的体验工作，负责构建完善的数据挖掘技术，支撑用户体验优化； 2、结合海量数据信息，深入理解用户，运用数据分析、机器学习等手段，挖掘影响业务表现的用户体验问题，并与相关团队协作推动优化落地； 3、基于业务形态和挖掘技术的理解，提炼体验数据挖掘的通用能力，并推进挖掘能力在各业务领域落地。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计学或相关专业，5年以上数据工作经验； 2、熟练使用SQL，Python/R，有扎实的数据结构和算法功底，熟悉数据挖掘，机器学习，深度学习，复杂网络中的一项或多项； 3、具备优秀的业务洞察能力、逻辑思维能力、数据分析能力和解决问题的能力； 4、具备优秀的沟通和跨团队协作能力，能够独立推进项目落地； 5、有用户体验领域数据分析经验者，时序建模、因果推断、运筹优化等相关技术经验者优先。

岗位职责： 1. 负责银行系统的软件测试，包括手机银行、网银客户端等； 2. 根据需求、开发设计，快速上手设计测试案例； 3. 执行测试案例，并对测试过程中发现的问题进行跟踪和反馈； 4. 参与测试项目的管理，保证项目进度和质量； 5. 与团队成员协作，提高团队整体测试能力。 岗位要求： 1. 本科及以上学历，计算机相关专业，2年以上业务测试经验； 2. 具备一定的测试设计能力和测试执行能力； 3. 具有银行零售业务测试经验者优先； 4. 具备良好的团队协作能力和沟通能力； 5. 具备一定的自动化测试工作经验； 6. 有银行经验或测试项目管理经验者优先。 ps：2年+测试经验，学信网可查的**本，有金融项目经验或自动化测试经验者优先，没有也可投递，不是必须要求，谢谢 ！~ 【面试流程：现场笔试+视频复试】

职位描述 岗位职责： 风险模型全生命周期管理：负责风险模型的设计、开发、测试、监控及迭代优化，确保模型的准确性和稳定性。 数据挖掘与特征工程：对内外部数据进行特征衍生与深度挖掘，分析评估数据源的有效性和可靠性，通过用户行为分析优化模型性能。 业务沟通与方案落地：与业务团队紧密沟通，深入了解模型需求，提出可行性方案，解决项目中的关键问题，通过提升模型效果推动业务增长。 任职要求： 教育背景与经验：风险类数据挖掘或建模经验，具备贷前/贷中风险策略经验者优先。 技术能力：熟练掌握 MySQL、Hive、Presto 等数据库的查询与分析。 模型技能：熟悉决策树、逻辑回归等经典模型，掌握 GBDT、XGBoost、LightGBM 等机器学习算法者优先。职位描述 岗位职责： 风险模型全生命周期管理：负责风险模型的设计、开发、测试、监控及迭代优化，确保模型的准确性和稳定性。 数据挖掘与特征工程：对内外部数据进行特征衍生与深度挖掘，分析评估数据源的有效性和可靠性，通过用户行为分析优化模型性能。 业务沟通与方案落地：与业务团队紧密沟通，深入了解模型需求，提出可行性方案，解决项目中的关键问题，通过提升模型效果推动业务增长。 任职要求： 教育背景与经验：风险类数据挖掘或建模经验，具备贷前/贷中风险策略经验者优先。 技术能力：熟练掌握 MySQL、Hive、Presto 等数据库的查询与分析。 模型技能：熟悉决策树、逻辑回归等经典模型，掌握 GBDT、XGBoost、LightGBM 等机器学习算法者优先。

工作职责: 1. 参与产品需求、研发设计的相关讨论，从测试的角度提出建议，预判风险； 2. 根据项目计划制定测试计划，设计多样的测试方案，保障项目质量； 3. 跟踪定位产品软件中的缺陷或问题，积极推动解决。产出测试报告，暴露风险、度量研发过程质量； 4. 关注项目的发布过程和发布后的线上问题，为质量结果负责，做好项目沉淀与复盘。 5. 通过优化流程或技术创新，努力提升研发的质量和效率； 6. 参与测试域内各专项建设、应用与推广，不限于流程优化、质量运营、自动化CI、性能、安全、数据、稳定性、工具平台等。 任职资格: 1. *****本科及以上学历，计算机相关专业； 2. 熟悉Java/Python等至少一种编程语言，熟悉spring mvc，spring boot等框架； 3. 熟悉mysql等数据库的常用命令； 4. 熟悉Jmeter，Selenium，Appium，TestNG等至少一种性能和自动化测试工具； 5. 优秀的学习、沟通、协作能力及服务意识，善于与开发合作和沟通 6. 具备大数据/算法测试经验者优先； 7. 具备测试框架和工具平台开发能力者优先； 8. 具备金融行业经验者优先。

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。

1. 熟练使用 HTML/HTML5标签，掌握JavaScript语法，熟悉CSS 2. 了解 Less 和 Sass，熟悉 Git 3. 熟悉 Vue 和 React 语言的一种，熟悉常见的组件库

岗位职责： 负责设计和维护数据仓库架构，支持业务线包括但不限于Things to do、Mobility和酒店业务。 深入了解各业务线，通过数据分析支持业务决策和策略制定。 构建和优化数据模型，确保数据准确性和可靠性。 独立处理和优化复杂的数据集，改进数据质量和处理流程。 与业务团队和技术团队紧密合作，确保数据解决方案满足业务需求。 编写技术文档和维护数据仓库的数据字典。 职位要求： 拥有5年以上数据仓库领域的工作经验。 精通SQL和数据库技术，有实际操作大型数据库的经验。 具备扎实的数据模型构建经验，能够独立设计和优化复杂的数据模型。 对数据质量和底层数据处理具有丰富的经验，能够有效解决数据问题。 熟悉dbt的应用，有实际使用经验者优先。 具备良好的分析思维和问题解决能力，能够独立完成项目。 良好的沟通和团队合作能力，能够与不同背景的团队成员有效沟通。

岗位jd : 1、英语过四级 2、熟练编写简单sql 3、熟悉WEB端测试方法和测试流程 4、熟悉接口测试、熟悉使用常用的测试工具 5、了解财务相关业务的优先 6、了解java语言 岗位特点： 1、负责相关系统的测试工作, 软件测试用例编写，软件测试，软件测试报告输出 2、保证项目的质量和进度 3、线上问题重现及跟踪

【岗位职责】 1、应用前沿和经典算法，将算法应用在部门业务数据上，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】 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。

岗位职责： 1、按照项目计划，按时提交高质量代码，完成开发任务； 2、完成相关文档的编写； 3、与研发团队成员进行技术交流，互相促进技术能力的提升。 任职要求： 1、计算机相关专业本科及以上学历； 2、有2年在Linux/Windows上的C++开发、调试及部署经验； 3、熟悉Linux操作系统下C语言开发，熟悉常用性能优化方法，能运用常见工具定位调试问题代码 ； 4、有Linux下多进程、线程、IPC的编程经验 ； 5、熟悉TCP/IP协议栈，熟悉网络数据包分析，具备端到端网络分析能力； 6、对新技术敏感，求知欲强，能快速学习并具备较强的技术领悟能力。

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。