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。

工作职责： 1、利用数据挖掘、机器学习相关知识和算法，根据业务的需求进行建模。 2、从海量数据中发现问题，在数据发生异常时及时感知数据反映的业务问题，从数据中找出问题，挖据数据中的核心商业价值，指导业务决策。 3、参与模型专题的设计、实现、算法调优、模型优化、业务验证、模型投产。 4、参与项目的落地开发，作完成模型应用和模型优化。 岗位要求： 1、重点大学硕士及以上学历，统计学、数学、应用数学等数学类相关专业，具备复合专业背景者优先。具有2年以上数据挖掘、数据分析相关工作经验者优先。 2、熟悉常用机器学习、数挖算法及原理，并具备相关项目经验，有金融,保险，快消的业务背景优先。 3、精通SQL，熟练掌握至少一门数据分析编程语言，如：python,熟悉Hadoop、Hive、Spark等大数据处理平台。 4、具备良好的分析问题能力、沟通能力和团队合作能力，具备很强的学习和钻研能力。

职位职责： 团队介绍：负责内容电商前沿的算法工作，深入理解内容兴趣电商行业。依托于字节跳动各大流量场景（抖音、抖音极速版、头条、西瓜等产品），帮助用户发现并获得好物，享受美好生活。我们使用最前沿的机器学习技术进行端到端建模并不断创新突破，给同学们提供深入行业和成长的机会。 主要工作方向包括： 1、结合海量电商信息，通过数据挖掘和机器学习，参与算法选品体系建设，挖掘符合不同场景下的商品特征，提升抖音电商内，包括抖音极速版电商，抖音商城等不同场景的货品效率； 2、预测商品在流量/转化的表现，提升运营招商选品效率，并协助优化流量分发，进行用户体验的优化； 3、电商场景下计算机视觉，自然语言处理相关模型的优化与迭代，包括商城选品，直播间内容理解，直播间标签等算法建设； 4、探索机器学习，计算机视觉，自然语言处理等前沿技术，在电商场景下，进行前沿技术落地和前瞻性研究。 职位要求： 1、计算机、机器学习、大数据等相关专业； 2、熟悉TensorFlow/PyTorch/MXNet其中一种或多种框架模型的训练和部署； 3、优秀的代码能力、数据结构和基础算法功底，熟悉C/C++或Python； 4、有以下领域之一的技术积累： a) 机器学习/数据挖掘； b) 自然语言处理：预训练、自然语言生成、对话、问答等； c) 计算机视觉：图像视频分类、目标检测、视频内容分析、文字检测和识别、场景理解、人脸识别、物体检测追踪等； 5、实践动手能力强，相关竞赛和**学术会议（如KDD，ACL，EMNLP，CVPR、ICCV、ECCV等）发表论文者优先。在Kaggle、COCO、ActivityNet、ICPC、NOI/IOI等比赛获奖者优先； 6、沟通合作能力良好，与团队融洽相处。

岗位职责： 1、研究数据挖掘或大数据领域的前沿技术，探索和构建针对广告投放相关风控模型； 2、基于对用户理解和大量数据特征，建立完善的异常指标监控体系，快速发现及定位问题； 3、参与数据产品及应用的数据研发，发觉数据业务价值，助力数据化运营业务。 任职要求： 1、熟练掌握常用数分开发语言，熟悉数据仓库系统，有Hive、Python、机器学习算法基础者加分； 2、熟悉机器学习、数据挖掘相关算法，对数据敏感，有一定的理论研究和实践经验 ； 3、有风控相关经验、用户行为分析、市场投放经验者加分； 4、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣； 5、有业务sense、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展。

【算法工程师】数据挖掘、运筹优化： 1. 工作内容：从事招聘领域数据挖掘和运筹优化算法研发和创新落地，应用机器学习、运筹优化、强化学习、因果推断等前沿技术解决超大规模双边平台市场优化问题。包括但不限于，需求预测、定价优化、流量分配、推荐系统、计算广告、自然语言处理、知识图谱、风险控制等。 2. 任职要求：具有计算机、电子、自动化、数学、物理、经济学、管理学等相关专业硕士或以上学历；数学基础扎实、编码强悍；熟悉数据挖掘或运筹优化某一领域；self-motivated； 3. 加分项：KDD/ACL、NIPS/ICML、Management Science/Operations Research等会议期刊论文**作者优先；数据挖掘、运筹优化、数学建模、ACM/ICPC等竞赛获奖者优先；在动态定价、竞价、流量分配、强化学习等技术有实际落地项目经验者优先。

职位职责： 1、研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术，针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像以及用户属性； 2、基于对用户理解和大量数据特征，参与风控、精准营销、个性化定价等模型建设和领域研究，提升产品效果； 3、根据公司需要寻找和采集相关数据，对原始数据进行清理、甄别、归类和整合，并实现流程自动化。 职位要求： 1、机器学习、数据挖掘相关方向硕士及以上学历或 2 年以上工作经验，对用户画像分层/推荐系统有经验者优先考虑； 2、熟悉C/C++语言、Python、Java任意一种语言，较强的算法和数据结构功底；熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术,熟悉Hadoop/Spark/Hive技术优先； 3、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情； 4、良好的团队合作精神,较强的沟通能力。

岗位职责 1、负责公司业务部门的需求调研、沟通； 2、负责业务数据分析需求、模型应用方案和相关产品的原型设计和开发； 3、负责大数据数据模型建立、验证及协调部署上线； 4、负责核心代码的书写，组织解决项目开发过程中的重大技术问题； 5、完成公司安排的其他数据相关工作和任务； 任职要求 1、本科及以上学历，计算机、数学、统计等相关专业毕业； 2、熟练掌握逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等机器学习算法，有很好的算法基础和较强的分析能力； 3、具备SQL、Python语言编程技能，有很好的工程实现能力； 4、具备较强的业务敏感性、沟通协调和执行能力； 5、热忱敬业、主动负责，有良好的团队合作精神； 6、对数据挖掘有强烈的兴趣，愿意挑战新的算法和新的领域； 7、具备大数据或人工智能相关产品开发、设计或使用经验者优先； 8、有金融、保险行业经验者优先；

岗位职责： 1、负责对公司数据进行深入研究和探索，利用数据挖掘等大数据技术解决业务需求，支撑业务决策； 2、负责公司大型数据挖掘项目的需求分析、方案制定、项目实施及迭代优化等； 3、负责对数据挖掘领域新技术的探索与引进，并结合业务场景解决具体业务问题。 任职资格： 1、硕士及以上学历，数学、统计、计算机等相关专业，5年以上数据挖掘工作经验，有互联网、制造业背景优先； 2、熟悉数据挖掘方法，如线性回归、决策树、集成学习、深度学习、推荐系统、文本挖掘等，能够熟练使用分类、回归、聚类、关联等方法解决业务问题，具有供应链或用户相关大型数据挖掘项目经验优先； 3、丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模的经验，具有较强的数据整合、数据分析/挖掘和解决业务问题的能力； 4、具备良好的沟通和自我驱动力，对业务有良好的数据化思维能力、抗压能力强。

工作职责: 负责阅文集团相关业务线数据挖掘和策略开发，针对海量用户数据进行挖掘，分析用户行为，完善用户画像标签。 针对用户相关数据和特征，建立相关产品数据模型，为产品提供策略依据。 任职资格: 有良好的逻辑思维和分析能力，对数据挖掘和机器学习具有浓厚兴趣。 精通sql，熟练使用python等对数据进行清洗和分析，数据hadoop/spark/hive等大数据分析工具更佳。 熟悉C++，python，java一种或多种编程语言，对数据结构和算法有一定的功底。 熟悉sklearn，spark mllib，keras，tensorflow，pytorch 等一种或多种机器学习或深度学习框架。 热爱网络文学，有大数据分析经验，或者互联网数据分析、挖掘、建模相关经验者优先。 数学，统计学，机器学习，计算机相关专业优先。

工作内容：1. 基于多模态大数据进行深度挖掘和优化，能够从业务和产品的角度出发，利用数据发现产品、系统或是业务的瓶颈，并提出优化的方案。2. 能够利用数据挖掘，机器学习等技术分析和解决实际问题，例如实现模块自动化，或者优化现有算法的精度。3. 定期进行产品的全面诊断分析，发现业务问题，为上层决策提供参考。4. 紧跟机器学习及深度学习前沿技术，并应用于业务扩展中，实现业务价值。任职要求：1. 计算机，电子信息，统计，应用数学等相关专业背景，硕士及以上学历。2. 从事过机器学习、数据挖掘、NLP等算法相关的项目经验，熟悉常见的概率统计、数据挖掘、机器学习等算法。3. 熟练使用C++、JAVA、scala、Python、R、SAS等编程语言中的至少一种，具备一定的模型开发能力，熟练使用SQL、shell。4. 良好的逻辑思维能力，善于发现和分析问题。5. 具备较好的算法理论基础，喜欢研究前沿技术，有相关经验和顶会文章发表的优先。

岗位职责 1、基于拼多多电商物流生态数据，通过挖掘和分析实现对物流业务的抽象建模 2、研究供应链系统的效率提升以及降成本的方法 3、工作内容包括但不仅限于：送达时效预测、包裹线路挖掘、快递员调度、单量预测等 岗位要求 1、统计学、数学、计算机硕士以上学历，3年以上机器学习算法相关工作经历 2、熟悉常用数据挖掘和机器学习算法，如deepFM，xgboost，lightGBM 良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析和建模、数据挖掘、机器学习经验 3、熟练运用HQL，Python, Spark, TensorFlow/Keras等工具

工作内容包括：●承担供应链相关算法研发、设计、部署、监控以及持续迭代优化等工作；●紧跟业界主流技术和新技术，并结合快驴实际业务场景构建优化算法提升其运作效率及降低成本；●持续进行业务模式、模型和算法创新和落地，驱动配送业务创造巨大价值；●指导团队新同学 岗位基本要求：● 具备较强的业务理解和数学建模能力，能快速理解问题、抽象并设计解决方案；● 有地图定位以及LBS数据挖掘相关领域的工作经验● 对数据敏感，能够从数据中发现问题并追踪原因；● 具有较强的学习能力、自我驱动能力、交流沟通和团队协作能力；● 积极沟通，工作主动，愿意尝试新的技术、业务领域；● 3年以上算法工作经验，掌握Java或者python；● 熟悉机器学习算法模型、深度模型及相关框架；

岗位职责： 1. 熟悉并参与互金行业客户信贷或银行资金管理全流程的数据分析、建模、挖掘及运营。 2. 深度挖掘各类属性、标签、行为数据等，建设用户画像，知识图谱等。 3. 设计产品定价、风险预警、用户分群等运营体系，以数据驱动业务，为业务决策提供数据支持。 4. 通过模型的判断和计算，对各业务场景信息作出准确的预判，采取相应的措施进行控制，协助经营决策。 5. 探索基于大数据的机器学习算法在金融领域的应用，通过新型征信数据结合算法调优帮助公司建立创新风险模型和推荐模型。 6、有第三方数据供应商合作经验，熟悉第三方数据的应用。 任职资格： 1. 国内外知名大学毕业，数学、统计学、金融、计算机等专业，本科及以上学历，6年以上互联网金融/银行等相关行业工作经验。 2. 熟练掌握常见的概率统计、数据挖掘、机器学习算法，包括回归、决策树、SVM、朴素贝叶斯、神经网络、k-means等常用算法的适用场景、优点、缺点以及弥补办法，并能根据业务场景，建立挖掘模型，选择最合适和高效的算法并实现。 3.擅长使用SAS、Python、R等统计分析语言建立模型，熟悉 HADOOP/SPARK 等大数据处理架构；有一定的开源代码开发实现能力。 4.对数据敏感，逻辑思维能力强、条理清晰，具有较强数据分析和文字表达能力，责任心强； 5、具备资金管理和金融数据运营经验丰富者优先。 6.具备独立解决包括但不限于业务、技术类疑难问题的能力。

工作职责： -负责推荐系统的策略优化，包括触发、模型等方向的算法调优与技术难点攻克 -大规模机器学习算法研究，并结合业务场景进行方案设计与应用落地 -研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术，并用于实际问题的解决和优化 -通过对数据的敏锐洞察，深入挖掘产品潜在价值和需求，通过技术创新推动产品成长 任职资格： -具有以下一个或多个领域的实践经验者优先：机器学习/数据挖掘/深度学习/信息检索/广告变现 -熟练掌握Python/JAVA/C++ 至少一门语言，熟练使用常用算法和数据结构 -良好的逻辑思维能力，对数据敏感，能够发现关键数据、抓住核心问题

"岗位职责： -基于海量的路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术，研究并制定自动驾驶评估指标（Metrics)，量化自动驾驶车辆性能表现 1.基于自动驾驶车辆的行为和交通场景，开发评价指标，并推进指标的落地应用 2.应用评价指标，追踪自动驾驶算法性能的变化，并提供风险信息警示 3.从路测数据中挖掘算法的异常表现 4.在仿真测试中应用评价规则，判断仿真测试用例是否通过 任职资格： 1.计算机，人工智能，统计科学等相关专业硕士或博士学位，3年以上的相关工作经验（优秀背景可适当放宽） 2.具备扎实的算法和数据结构等知识，具有良好的数学能力 3.熟悉数据建模相关理论，几何、运动学、统计、机器学习基本功扎实，具有使用机器学习模型在实际业务中使用的经验，包括自动驾驶，智能交通， 搜索，推荐等 4.熟练掌握python或C++，具有很强的代码开发与实践能力 5.有以下经验优先： ①大数据相关工作经验，熟悉spark，hive，click house，Jupiter notebook，等数据开发相关工具 ②有自动驾驶行业的工作经验 ③有相关高质量学术论文，发表在国际会议国际期刊(CVPR, NIPS, IEEE on ITS, etc)"