工作职责 1、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，发掘潜在问题点和优化点； 2、对特定数据分析和挖掘的专题等进行日常跟踪； 3、对资本市场和客户经营过程中的一些重要指标、信息进行跟踪。 任职要求 1、具备扎实的理论水平、较强的数据分析能力，能够熟练运用matlab、R或Python等一种或多种编程软件，熟悉关系型数据库使用； 2、具有较强的信息搜集能力、逻辑思维能力、文字表达能力和沟通能力； 3、工作细致认真，积极主动，责任心强，有较强的抗压能力； 4、熟悉金融数据（私募、公募、股票、债券、期货、期权），有数据挖掘、数据分析、统计建模等数据科学相关经验者优先。

职位描述: 1、基于百亿级海量数据，发现用户行为规律，挖掘用户标签，并应用于内容安全业务； 2、针对特定场景，结合用户行为分析、内容识别，发现潜在的内容风险，为公司业务的发展保驾护航； 3、持续完善监控体系，快速发现、定位风险。 任职要求: 1、计算机、数学或统计学相关专业本科及以上学历，2年以上工作经验； 2、思路清晰，逻辑严谨，有高度的业务敏感性与数据敏感性; 3、掌握1-2门编程语言，java/python优先，有良好的编程风格； 4、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算其中一项或多项，有实际工作的经验。

岗位职责: 1、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，发掘潜在问题点和优化点； 2、对特定数据分析和挖掘的专题等进行日常跟踪； 3、对资本市场和客户经营过程中的一些重要指标、信息进行跟踪。 任职要求: 1、具备扎实的理论水平、较强的数据分析能力，能够熟练运用matlab、R或Python等一种或多种编程软件，熟悉关系型数据库使用； 2、具有较强的信息搜集能力、逻辑思维能力、文字表达能力和沟通能力； 3、工作细致认真，积极主动，责任心强，有较强的抗压能力； 4、熟悉金融数据（私募、公募、股票、债券、期货、期权），有数据挖掘、数据分析、统计建模等数据科学相关经验者优先。

职位描述： 1、负责内外部数据资源的探查和融合，结合业务场景构建数据挖掘策略及蓝图。制定相应的数据分析模型，针对不同业务场景和特征，落地完成数据资产挖掘，实现高价值数据资产沉淀； 2、沉淀数据资产挖掘思路及框架，归纳数据资产底层建设路径，与相关团队协作，对数据资产的挖掘、沉淀、质量及价值产出负责； 3、关注数据资产质量，并通过算法、数据补偿、环境治理等多种方式，有效提升数据资产质量； 4、参与数据产品服务和资产基础环境的规划和建设； 5、参与包含不限于用户、商户维度的数据产品和业务创新。 职位要求： 1、计算机、数学、统计学、金融、市场营销、经济管理类专业。本科及以上学历，211/985院校优先； 2、5年以上数据挖掘、建模、资产管理相关工作经验，有互联网大厂经验者优先； 3、熟练掌握海量数据处理技术，有使用Hadoop / Hive / Spark 进行海量数据处理的能力及经验； 4、至少掌握一种开发语言，如Java，Python、R等，能熟练使用SQL进行数据分析、指标加工； 5、熟练掌握常见的机器算法模型及原理，如线性回归、逻辑回归、决策树、Boosting、Bagging、SVM、GBDT、XGBoost等，有c端、b端数据建模和数据赋能经验； 6、良好的沟通协作能力、自驱力和业务意识，从业务视角出发，挖掘业务痛点及场景机会，挖掘数据资产价值； 7、良好的数据敏感度和业务触觉，可以能从海量数据中发现业务价值并形成挖掘策略及蓝图； 8、有较强的逻辑思维能力，对解决具有挑战性的问题充满激情，较强的责任心和主动性，可承担较强的工作压力

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。

职位职责： 1、负责处理挚文集团旗下业务上存在的各种业务风控问题； 2、基于海量用户的设备、网络、环境、行为，用户表现、用户内容等，对海量数据进行挖掘，识别作弊用户，包括薅羊毛、真人众包作弊、欺诈、赌博等黑灰产； 3、通过挖掘数据发现潜在关联，提前感知业务风险并进行风险预测，参与制定风控策略，协助公司业务及时发现与解决问题； 4、支持风控平台的开发工作，包括数据开发，系统开发等； 职位要求： 1、拥有计算机科学、信息安全、数据科学或相关领域的学士学位； 2、精通SQL、Python和JAVA编程语言，并具备高并发系统架构设计的能力。熟悉mysql、mongo、redis、hbase、kafka等基础组件； 3、具备敏锐的数据洞察力和海量数据处理经验，能够从海量数据中提取核心结果，并快速发现异常数据和模式； 4、熟悉大数据生态系统，包括Hadoop、Hive、Spark、Flink等，能够高效地处理和分析海量数据； 5、了解分类、回归、聚类、图算法、深度学习等多种算法及其原理，有特征工程和算法应用经验，有标签开发和用户画像经验者优先考虑； 6、具备良好的沟通能力、逻辑思维能力和问题解决能力，能够与团队成员和业务部门合作，共同完成项目任务； 7、具备安全、风控、反欺诈行业背景的经验者优先考虑。

工作职责： 1、深入理解业务，分析业务数据，给业务输出数据解决方案，应用机器学习/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、参与智能增长相关业务，包括但不限搜推、用增、营销等，深入挖掘价值增长点，推动业务效果提升。 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、具备搜推算法经验，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。

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。

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。

工作职责 1、构建大数据风控模型，主要为个人账户方向，并持续优化改进；评估数据质量，根据风险点建立子模型，完善风控；持续引入数据维度，并提取可用特征； 2、研究总结个人账户涉电信网络诈骗的行为特征，并开展相应的账户交易监测分析 3、支持个人账户业务流程优化相关的项目及需求，对业务数据进行深度挖掘分析，为业务提供有建设性的分析结论和建议； 4、灵活应用大数据分析工具，结合内外部监管机构的排查线索，从海量数据中主动挖掘业务价值，输出有价值的数据分析报告和建议。 任职要求 1、本科及以上学历；数学、统计学、金融学、会计学、经济学等相关专业； 2、具有三年及以上银行工作经验，对业务和数据有很高的敏感度，能够主动发掘业务和数据之间的联系，有较强的主动学习意识和创新能力，以及优秀的团队合作精神，责任心强； 3、熟悉SQL、Hive、Spark、Python等数据开发工具。 4、具有较强的沟通协调、数据分析、逻辑分析、文字表达能力。

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、负责部门数据分析与挖掘工作，结合业务通过数据挖掘技术对运营数据进行深度分析，挖掘数据价值。 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。

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。