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。

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。

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。

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。

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。

一、岗位职责： 1、负责对接总行各业务条线（主要有风险、授信、审计等）的数据挖掘及分析需求，协助完成模型的开发、部署、测试、监控及应用管理： 2、负责推进与子公司、分行的数据服务合作及联合分析建模工作，为总分行营销分析、风险控制和经营管理提供模型应用支持： 3、负责模型特征库和指标体系建设，协助完成模型数据需求整合，包括业务含义和业务口径梳理，推进数据需求的开发、测试并完成指标的验证： 4、负责利用机器学习技术开发和落地不同业务场景的模型，包括但不限于特征工程、机器学习、知识图谱、神经网络等建模方法与无监督学习、半监督学习、有监督学习目标交叉融合的模型。 二、岗位要求： 1、***本科及以上学历，数学、统计、计算机、金融工程、信息技术、计量经济学等相关专业： 2、具有较强的责任心，执行力，有良好的团队合作和项目管理能力： 3、具有3~5年金融业或银行业大数据处理、风控或营销模型开发及实施经验： 4、熟悉主流算法和模型，SAS、python、BI、MYSQL、SPSS、Excel等主流分析工具，拥有较强的学习能力、沟通能力和文字表达能力，能独立完成分析报告的撰写： 5、具有金融业或银行业风险、零售条线相关业务经验优先，具有风险管理相关经验优先。

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；

岗位职责： 1、对接风控业务部门的数据开发需求，输出数据结果，包括但不限于BI报表、分析报告、数据推送、离线变量开发等； 2、参与风险数据集市的设计和开发，不断完善风险基础数据体系、风险指标体系及风险变量策略数据体系，不断优化宽表数据模型； 3、协助分析和优化风控策略分析过程中的所遇到的问题，输出数据解决方案。诸如：sql大任务优化、代码性能优化、分析和建模过程的spark实现方案、文本分析挖掘、数据可视化等。 任职要求： 1、学历要求:**本科及以上学历，计算机以及相关专业， 2、经验要求:具有2年及以上大数据相关技术经验, 3、技能要求: （1）熟练使用spark、hive、hbase、flink等相关的大数据技术 （2）精通SQL及其性能调优； （3）至少熟悉python、scala、Java其中一种开发语言 （5）有风控业务数据经验优先

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。

岗位职责： 1、挖掘与分析各类业务数据、三方数据，并建立画像及构建数据模型，提升在风控、转化、意愿上的识别能力，以数据驱动决策，提升效率； 2、建立各类数据在重要流转、使用环节中的监控； 3、根据计划安排，开发、上线针对性的模型，解决业务中的问题，并进行模型的监控、维护和调整。 任职要求： 1、**本科及以上学历，统计学、数学、经济学、计算机等相关专业； 2、有一定的Python 和 SQL使用经验，熟悉常用数据统计、分析和建模方法。

岗位职责： 1. 负责机场相关业务场景优化算法的模型的架构设计、开发； 2. 运用运筹优化、机器学习/深度学习等技术解决业务中遇到的实际问题与需求，包括对模型进行设计、开发、验证、测试、部署及监控、优化； 3. 推动相关算法在实际应用场景的优化、落地，对相关算法进行持续改进； 4. 负责系统架构设计和部署； 5. 按照要求和标准完成各类文档撰写。 任职要求： 1. 统计学、运筹学、数学、计算机等相关专业，研究生及以上学历，具备 3年以上算法工作经验； 2. 精通Python开发语言，具备扎实的编程基础，熟悉Django，Flask等常用框架；熟悉Numpy/Pandas数据处理模块； 3. 熟悉MySQL、Redis等常用数据库及缓存； 4. 较强的数据分析、算法分析建模和实现能力； 5. 熟悉整数规划算法和常见求解器（SCIP，Gurobi，pulp），了解机器学习、深度学习算法及相关开发工具的使用； 6. 有规范的代码编写习惯， 对代码的执行效率有较为深刻的理解； 7. 责任心强，良好的沟通能力，具备团队合作精神，自我驱动，持续学习，乐于接触新场景，关注前沿新技术。

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。