-
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。
-
岗位职责: 1、参与页面分析挖掘算法的研究与实现,通过算法策略优化页面分类模型、文本分类模型。 2、利用文本挖掘、图像理解等业界先进技术,对多模态内容进行挖掘与理解。 3、工作范围涵盖网页筛选与理解、网页与站点分类和去重、多类型非网页类多模态数据的处理和理解。 岗位基本要求: 1、计算机相关专业本科及以上相关学历,具备优秀的理解力、沟通能力和团队协作能力。 2、熟练掌握 c++/python/Java等编程语言,并且在机器学习,自然语言处理领域有扎实的理论功底和动手能力。具备优秀的逻辑思维能力和数据科学能力,在相关领域比赛中获奖优先。 3、在信息检索、自然语言处理/图像与视频理解等方面有非常扎实的理论功底,以及丰富的解决实际问题的项目经验。有信息检索相关领域工作经验优先。 4、善于学习领域前沿技术并能快速应用到实际工作当中,在自然语言处理,信息检索、计算机视觉等领域有相关学术论著优先。
-
岗位职责: 1.建立面向大语言模型的数据去重、清洗、过滤能力。 2.高效处理海量数据,探索大语言模型的数据混合配比。 3.建立大语言模型的通用和领域评测能力。 4.持续跟进行业最新进展,不断优化提升面向大模型的数据算法能力。 任职资格: 1.计算机、人工智能、自然语言处理或相关领域的硕士或博士,能力突出的本科生。 2.具备良好的编程能力,熟练掌握Python等编程语言,掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。 3.具备良好的沟通和团队协作能力,有较强的解决问题能力和动手能力。 4.具备1年以上相关领域的工作经验
-
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。
-
工作职责: 1、深入理解业务,分析业务数据,应用统计学、机器学习/深度学习算法实现数据建模; 2、负责用户/商品画像体系建设,针对海量用户行为和内容信息持续迭代、评估、完善用户/商品标签; 3、参与用户增长相关业务,包括但不限促销、营销、新客转化等,深入挖掘用户需求,推动业务应用转化。 职位要求: 1、计算机相关专业本科及以上学历,在数据模型/搜推算法实现方面有成熟经验; 2、具有搜推算法经验,精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法; 3、至少精通一门编程语言(Python、Scala、Java等),能熟练使用常见的数据分析工具; 4、熟悉至少一种深度学习框架(Pytorch、tensorflow、Keras等); 5、良好的沟通能力,具有跨团队的多方密切合作意识; 6、有电商经验优先,有用户增长经验优先。
-
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本科及以上学历,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。
-
工作职责: 1. 负责电力大数据分析,电力数据挖掘与分析、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、研究生及以上学历,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,2年以上工作经验,有电力工作经验者优先; 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。
-
主要职责: 支持市场部的Campaign和数字营销策略,提供关于平台内部流量转化的详尽分析。 理解数据埋点和上报机制,有效处理A/B测试数据。 建立和维护基础事实表和维度表,为上游分析提供稳定的数据模型基础。 与研发和产品团队进行日常沟通,确保数据需求的准确性和实时性。 熟练使用SQL和Python进行数据分析和模型开发。 使用ETL工具优化数据处理流程和数据质量。 任职资格: 熟悉数仓建模方法,具备支持市场部Campaign、数字营销及平台内部转化率分析的相关经验。 了解数据埋点、上报及A/B测试数据处理。 能够独立建立和优化基础事实表和维度表。 精通SQL和Python,有使用ETL工具的经验。 良好的沟通技巧和团队合作能力,能够与技术团队和业务团队有效合作。 强大的分析能力,能够从数据中提取有价值的业务洞察。
-
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。
-
岗位职责: 1、基于海量数据进行分析和模型搭建,定量识别潜在的风险和业务影响; 2、深入理解微博业务模式,发现潜在作弊风险点,设计合理的数据埋点体系; 3、了解行业动态,找到作弊者的行为特点,快速迭代,持续优化某个业务的风控效果; 4、基于微博生态数据,结合用户使用习惯,持续产出画像标签 5、监控各场景的风险指标,建立预警监控体系和应对措施。 任职要求: 1、本科及以上学历,计算机、统计学、数学等相关专业; 2、有大数据分析或数据挖掘等方向的工作经验,能够提取有效特征并建立模型; 3、熟练使用HiveSQL、Python/R等语言,熟悉常用的数据挖掘、机器学习算法,熟悉linux操作系统,能对海量数据进行高效分析; 4、对业务和数据敏感,能快速发现问题和解决问题; 5、思维开阔,有良好的逻辑思维能力,能够主动开展和推进工作,愿意接受挑战、有一定的承压能力; 6、有画像建设、地图类项目、风控项目经验者优先;有LBS、图数据库、自然语言处理经验者优先。
-
【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.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,3-4年工作经验优先; 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;
-
工作职责: 1、深入理解业务,分析业务数据,应用统计学、机器学习/深度学习算法实现数据建模; 2、负责用户/商品画像体系建设,针对海量用户行为和内容信息持续迭代、评估、完善用户/商品标签; 3、参与用户增长相关业务,包括但不限促销、营销、新客转化等,深入挖掘用户需求,推动业务应用转化。 职位要求: 1、计算机相关专业本科及以上学历,在数据模型/搜推算法实现方面有成熟经验; 2、具有搜推算法经验,精通常见的数据挖掘、机器学习和深度学习算法; 3、至少精通一门编程语言(Python、Scala、Java等),能熟练使用常见的数据分析工具; 4、熟悉至少一种深度学习框架(Pytorch、tensorflow、Keras等); 5、良好的沟通能力,具有跨团队的多方密切合作意识; 6、有电商经验优先,有用户增长经验优先。
-
【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,3-4年工作经验优先; 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;
-
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。