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、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。

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。

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、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。

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。

职位关键词：数据分析、数据挖掘、SQL、Python、人工智能 岗位职责: 1.负责信用卡中心的业务产品问题等进行专项跟踪分析，并推动分析成果应用落地，对经营中的策略调整及出现的问题进行分析，提交决策报告； 2.通过漏斗分析、数据建模、因果推断等分析方法探索业务经营趋势，发掘潜在问题点和优化点，推进专项决策落地； 3.负责信用卡业务全流程穿透分析体系建设，包括设计、开发、上线运营并应用； 4.负责信用卡业务大型数据分析挖掘项目方案制定、项目实施落地及优化； 5.有银行零售业务、信用卡业务相关经验项目优先，有大型分析项目经验优先。 任职要求： 1.精通 Hive/SQL、Excel、PPT，掌握 Python/R 等一门以上数据分析编程语言； 2.熟悉专业统计分析、AB 测试、归因分析等专业知识，熟悉机器学习、人工智能相关理论者优先； 3.具有数据产品思维、严谨的逻辑思维能力、敏锐的数据洞察力；有较强的项目管理能力或数据分析挖掘相关项目管理经验者优先； 4.工作严谨、责任心强，有跨部门沟通能力、团队协作能力，抗压能力强。

岗位职责 1、负责数据测试、验证、分析、特征工程等各类数据处理与数据价值分析工作，并出具数据分析报告与数据应用方案。 2、通过数据挖掘、机器学习技术开发业务决策模型或量化数据产品。 3、参与包括模型产品在内的数据产品的测试、上线、投产、追踪、评估等工作。 4、负责同外部机构合作数据产品研发、联合建模工作。 任职要求 1、本科及以上学历，金融、数学、计算机、统计学等相关专业，2年以上模型开发经验，熟悉数据分析，数据处理、变量构造、模型开发、模型部署及监控等流程，有过风控模型开发经验优先。 2、具备量化项目经验、熟悉数据价值分析、数据有效性分析、数据建模方案设计相关工作。 3、熟悉机器学习算法及原理,包括但不限于逻辑回归、决策树、GBDT、XGBOOST,了解NLP相关算法优先,了解爬虫相关技术优先。 4、至少精通Python/R等其中一项编程工具，熟悉深度学习框架pytorch/tensorflow优先。 5、工作积极主动、严谨认真、有较强的责任心、良好的敬业精神和职业道德操守，学习能力强，逻辑性好，善于沟通，不断创新追求卓越。 职位诱惑： 1、综合数据信息服务平台、行业开拓者。 2、团队伙伴open有激情、素质高、执行力强。 3、千万级用户量，好的平台能展示你的才华。 4、1/7/9/11号线地铁出口3分钟直达办公室、交通便利、周边美食云集、办公环境优美。 5、六险一金、绩效奖励、职业技能培训、咖啡茶点等，五天工作制。

岗位职责:  1. 针对海量用户行为数据，构建用户立体的、多维度画像、建立业务所需的各类基础数据及检出模型；  2. 负责基于网络安全日志、访问日志、网络流量，开展网络安全研判模型、网络安全事件模型等业务。  3. 负责数据关联算法研究及数学模型建立，通过数据挖掘、数据建模、机器学习训练，识别安全威胁；  4. 参与安全数据分析和攻击建模课题的研究，利用数据分析的方法解决安全类问题；  5. 对海量业务数据进行分析建模，挖掘目标行为特征；  6. 参与公司大数据处理平台的设计与建设，研究基于大数据的网络威胁态势感知技术。  任职资格:  1. 数学、统计学、计算机、运筹学、信息系统等相关专业，3年以上工作经验；  2. 扎实的编程基础，至少熟悉Python/R/Java其中一种编程语言，能够自主完成数据分析及挖掘工作；  3. 熟练掌握MySQL、MongoDB、hbase等数据库，能够自主完成数据提取与分析；  4. 至少熟练使用sklearn/tensorflow/pytorch/statsmodels等AI、统计分析相关框架；  5. 有较强的数据分析和解决问题的能力，具有模型结构设计，训练调优和压缩优化经验；  6. 熟悉Hive、Habse、Spark、flink等大数据处理技术，有完整的数据挖掘、优化模型、模型应用实施经验；  7. 熟练应用决策树、逻辑回归、SVM、聚类、Bayes、GBDT、XGBOOST、Neural Network、CNN、LSTM、ARIMA预测等常用数据挖掘算法和统计分析方法；  8.有不错的大数据优化经验

工作职责 1.计算机、数学、统计、运筹等专业优先； 2.2~3年互联网/金融行业数据工作经验，有互联网数据运营相关知识优先； 3.熟悉SQL开发，熟悉hadoop平台/Python、R等开发语言/tabular等分析工具优先； 4.可独立执行数据分析、数据建模、数据挖掘工作； 5.工作认真踏实，富有责任心和进取心，有良好的数据敏锐度，愿意承受较大的工作压力。 任职要求 1.负责用户经营分析，通过数据分析和挖掘探索客群经营的规律，对用户线上经营提出策略支持； 2.数字化创新应用探索，运用最新的工具和方法探索数据应用场景； 3.丰富C端客户、B端供应商画像，为数据分析、建模打下基础； 4.根据深分业务特点，建立深分个性化标签； 5.利用数据分析处理和展示工具，生成自动化报表提升数据展示的效率及准确性。

工作内容： 1.针对具体的业务问题，规划、设计基于数据挖掘的解决方案； 2.参与文本挖掘项目，包括数据准备，数据建模及后期的模型评估等工作； 3.对现有模型进行维护或更新； 4.阅读前沿论文，在项目中应用。 任职资格： 1.985院校研究生； 2.熟悉自然语言处理和基本的机器学习方法论，如word2vec, LSTMs, CNN, Seq2seq, crf； 3.熟练使用Python语言，有较强的编程能力； 4.有阅读英文学术论文能力； 5.了解深度学习工具，使用过Tensorflow或PyTorch；

职位描述： 1、构建并完善游戏项目运营数据分析体系，并负责日常游戏相关业务的数据整理、统计、分析，撰写和汇总分析报告。 2、针对游戏项目进行专项数据分析，包括并不限于用户价值、流失、游戏生态、活动版本效果、用户画像分析等，为运营决策、产品方向、销售策略提供数据支持。 3、研究游戏的用户精细化运营，如用户画像的应用等。 4、对产品、运营、市场提供数据分析支持。 5、沉淀分析思路与框架， 提炼数据产品需求，数据技术与开发团队协作进行数据建模工作，推动完善游戏精细化运营数据分析体系；完成理念、技能储备，工具培训。 6，技术专家方向：运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据 职位要求： 1、5年以上工作经验，至少3年以上从事游戏数据分析工作，对数据分析感兴趣； 2、拥有手游完整项目数据分析经验，有丰富的跨团队、部门的项目资源整合能力，能够独立开展研究项目； 3、具备良好的逻辑思考和分析能力，对数据敏感，熟悉数据收集，数据分析，数据建模和数据挖掘方法； 4、熟悉数据处理，服务器构架模式，mysql数据库，对SQL操作熟练，精通数据分析、掌握数据挖掘基本原理和主要算法（决策树、聚类、关联规则、回归分析等）； 5、熟练操作办公软件，熟练掌握Excel、SQL及至少一种分析软件（SPSS、SAS、R等）； 6、具有良好的团队协作能力、语言表达能力； 7、有游戏项目数据模型建立和运营经验、精细化数据运营经验、产品完整周期的数据分析规划经验优先。 8、技术专家方向：熟练掌握常用机器学习算法，熟练运用SQL、Python等工具；二年以上算法开发或算法研究相关工作经验

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；

职位概述： 我们正在寻找一位具有创新思维和优秀分析能力的数据建模与预测工程师，加入我们的团队，以推动公司的业务发展。这个岗位将负责构建和维护数据模型，通过数据分析来预测未来的业务趋势，为公司的决策提供科学依据。 岗位职责： 1. 收集、整理和分析业务数据，识别潜在的数据模型和预测问题。 2. 设计和优化数据模型，包括但不限于时间序列分析、机器学习模型、预测模型等。 3. 利用相关工具和软件进行数据建模和预测，包括但不限于Python、R、SQL、Excel等。 4. 进行模型验证和测试，确保模型的准确性和可靠性。 5. 对数据进行清洗、处理和分析，提供关键的业务洞察和预测结果。 6. 持续关注数据科学领域的最新动态和趋势，优化和改进现有的模型和预测方法。 7. 与团队成员和其他部门保持有效沟通，确保数据建模和预测工作的顺利进行。 职位要求： 1. 本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学等相关专业优先。 2. 至少2年以上数据建模和预测相关工作经验，有金融、电商等相关行业背景优先。 3. 熟悉数据分析和数据处理的相关工具和方法，包括但不限于SQL、Python、R等。 4. 具有较强的逻辑思维能力和问题解决能力，能够独立工作并承受一定的工作压力。 5. 具有良好的沟通能力和团队合作精神，能够与不同部门进行有效沟通和协作。 6. 对数据建模和预测有浓厚的兴趣和热情，愿意在这个领域深入学习和探索。 加分项： 1. 有使用机器学习算法进行数据建模和预测的经验。 2. 有使用可视化工具进行数据可视化的经验。 3. 有发表过相关领域学术论文或参与过相关领域项目的经历。 岗位福利： 1. 竞争力的薪资待遇，根据工作经验和技能水平进行定薪。 2. 完善的社保福利，包括五险一金、补充医疗保险等。 3. 丰富的职业发展机会，包括内部晋升和转岗机会。 4. 良好的工作环境和团队氛围，注重员工成长和发展。 5. 弹性工作时间，提供工作所需设备等便利条件。

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。