岗位描述 1、负责优化综合搜索、商城搜索等场景的电商结果排序，提升转化效率和搜索体验； 2、负责优化电商推荐场景的召回、排序等任务 岗位要求 1、在搜索、推荐等领域至少两年工作经验； 2、对机器学习、深度学习、nlp等有一定的理解和实践经历，有NER、文本分类等方向实践经验者优先 3、熟悉掌握Python/C++/JAVA/至少一门语言，熟悉常用算法和数据结构，有算法工程实践经验者优先； 4、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； 5、良好的沟通能力和团队协作能力，有强烈的上进心和求知欲，善于学习新事物。

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。

任职要求 1、本科以上学历，具有3年以上Java开发经验，掌握Spring、Mybatis、Springboot、Spring Cloud等主流框架，熟悉集合框架、并发编程、IO，有良好的编码风格； 2、熟悉关系型数据库（如MySQL）和NoSQL数据库（如Redis），具备SQL优化、数据库设计和ORM（对象关系映射）工具使用的经验； 3、掌握常用linux命令，熟悉CI/CD工具（如Jenkins）、版本控制工具（如Git）、构建工具（如Maven）； 4、对线上调优、线上故障处理有分析和解决能力； 5、具备优秀的逻辑分析能力，沟通协作能力以及团队意识。 岗位职责： 1、负责企业信用风险管理流程、风控策略及模型、信用交易等场景的数据分析、AI模型开发及模型优化； 2、根据业务场景和需求，选择和设计合适的特征，使用hivesql、sparksql、python等开发脚本进行数据处理； 3、了解并能使用逻辑回归、决策树、随机森林、LGBM、Xgboost、时序模型等机器学习模型进行建模。

岗位职责： 1、负责各类风险模型的开发、测试、运行维护及评估优化，持续为风险决策提供支持，包括不限于贷前、贷中和贷后模型； 2、运用风险决策分析手段对客户的行为进行数据挖掘，研究客群特征，不断优化模型，持续改进资产质量； 3、负责跟进主流和最新的机器学习和深度学习的开源计算框架，研发适用于公司需求的机器学习的大规模计算平台 职位要求： 1. 硕士学历、经济、数学、统计学，计算机学等相关专业； 2.有建模分析工作经验优先，具有同类信贷产品或信用卡零售行业信贷风险建模经验者优先； 3.熟练使用支持LR、GBDT、XGBOOST或DNN等常用模型的开源工具，对机器学习开源工具的发展有持续的兴趣和跟进； 4. 较强的数据敏感度，熟悉信用风险的评级和量化模型开发，有完整模型项目开发经验； 5. 熟练掌握一门常用数据处理脚本语言， 如PYTHON，熟悉基于该语言的常用开源算法； 6. 具有较强的逻辑思维能力、数据挖掘分析能力，具备良好的敬业精神，有较强的团队协作能力、沟通能力和问题分析能力等。

工作职责: 1.深度挖掘各类结构化、非结构化数据源，以数据驱动各部门决策； 2.负责大数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、部署上线及模型监控； 3.基于对深度学习算法的理解，定义不同场景下的数据解决方案，选择和应用各种方式解决数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性； 4.深入理解业务目标和需求，与业务实施的同事紧密合作，将理论研究结果和试验结果转化为实际应用。 任职资格: 1.学历要求：硕士研究生及以上学历； 2.专业要求：计算机类、统计学类等相关专业； 3.技能要求：熟练使用Python语言、熟练掌握LR、XGBoost、GBDT、神经网络等算法； 4.能力要求：具备敏锐的数据观察力和数据敏感度； 5.优先条件：有相关实习经验者优先。

工作职责: 1. 通过对网络数据、运营数据的指标，采样业务数据，运用数据挖掘、机器学习等方法，进行风险监控与预测； 2. 对业务行为进行数据分析和建模，监控与预测客户需求热点和行为，为业务发展提供智能手段建议； 3. 与研发一起，将数据分析成果IT化，实现数据分析模型的应用研发； 4. 通过业务系统中海量数据，挖掘业务数据之间关系及规律，为行业提升竞争力解决方案提供依据； 5. 支撑业务涉及大数据需求实施、运营。 任职资格: 1. **本科及以上学历，统计学、应用数学、数据科学、计算机科学等领域硕士优先； 2. 对数据敏感，有系统化分析思维，自我驱动强，能通过数据主动发现问题并解决问题； 3. 掌握数据分析模型的逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型等模型原理、应用，根据模型结果对特征重要性评估的能力； 4. 至少精通python、R语言等其中一种数据挖掘工具； 5. 了解大数据处理框架：Hadoop、storm、Spark等平台的海量数据处理。

团队介绍： 百度智能云金融联合建模团队。 工作地点：北京 上海 职位描述： 1.参与金融数据订阅服务和金融建模工具平台开发； 2.参与金融大数据ETL工具与离/在线特征服务构建开发； 3.参与金融主流机器学习算法与特征工程安全算子工程侧设计开发与性能优化； 4.参与客户技术问题咨询交流，参与项目POC与交付支持； 5.深入思考项目研发过程中的各项问题，促进团队工作效率和开发质量的提升； 6.充分发挥个人优势和各项特长，帮助团队和个人共同成长； 职位要求： 1.本科（*****）以上学历，三年以上服务端开发经验，具有互联网公司或ToB软件企业背景； 2.JAVA基础扎实，理解io、多线程等基础框架，熟练使用Spring、Mybatis、Spring Boot等主流开源框架，可以根据项目需要快速学习上手新的语言； 3.熟悉分布式系统的设计和应用，熟悉分布式、缓存、消息、分库分表等机制，能对分布式常用技术进行合理应用，解决实际问题； 4.熟悉Linux开发环境，熟悉Netty/Nginx/Mysql/Redis等服务配置部署，对生产环境问题排查有实际工作经验； 5.熟悉云原生Kubernetes,Docker,Chart相关开发和部署，有实际工作经验； 5.对业务有较深的理解，能够独立完成需求分析、设计、编码工作；具有良好的学习能力、团队协作能力和沟通能力； 7.追求**的设计规范和代码质量，具有较强的抽象能力，对系统可重用性、扩展性、可维护性有较多的思考与实践经验； 8.具有强烈的自驱力和上进心，愿意和团队共同成长，成就更好的自己和他人。 加分项： 1.有Python开发经验、算法相关工作经验或者机器学习知识基础优先； 2.对市面上大数据平台、建模平台有过使用或开发经验； 3.有金融行业数据、营销、风控在线服务建设经验者优先； 4.开源项目Owner、Committer或Contributor优先； 5.有极强的组织协调能力、善于表达者优先； 6.有极强的创业精神、乐观而皮实、合作共赢意识强烈者优先；

岗位职责: 1.深入了解包括税贷、发票贷等在内的小微信贷产品属性、业务场景、客群特征、风险模式，开发与业务模式匹配的小微相关模型（评分模型、额度模型、定价模型等）并负责相关模型的维护、测试和迭代。 2.负责撰写数据分析报告、评分模型开发报告和日常监控报告。 3.负责开发模型监控报表，监测模型准确性、稳定性及区分能力，持续优化模型和策略体系。 4.以业务视角从数据中发现业务特征与潜在风险，为风控决策提供数据分析支持，并提供优化建议。 5.探索机器学习、图谱分析等新技术在信贷产品中的智能应用落地。 岗位要求: 1.硕士及以上学历，统计学、计量经济学、计算机等相关专业。 2.3年以上大型银行、金融机构等公司风险管理部建模经验，了解智能风控的新技术和发展趋势。 3.熟练使用Python、SQL或SAS，熟知主流建模算法的原理并有实际操作经验，包括：逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类、聚类分析、神经网络、xgboost等。 4.具有良好的沟通能力，较强的逻辑思维能力和创新能力。

工作职责 1、独立完成建模方案设计、模型开发及部署，运用各类算法研发反欺诈规则和风险模型，并对现有模型进行优化完善； 2、独立完成业务场景模型构建，运用数据分析工具和技术对实验数据进行处理和挖掘，提供数据参考和支持实验决策。设计和实现实验平台功能，向实验者和管理层提供科学的数据分析结果。协助实验团队制定实验计划和方案，根据实验需求提供数据支持和解決方案。跟踪实验过程中的数据变化和趋势，及时发现和处理数据异常和问题； 3、深入挖掘用户行为数据，构建客户风险画像，刻画客户风险特征，找到潜在风险客户，并制定相应风险策略。 任职资格 1、本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业优先；具有保险、银行、持牌消金、头部互金、金融科技公司模型及策略相关工作经验优先； 2、至少能熟练使用Python/ Spark/R其中一种分析及建模工具，数据挖掘及建模经验丰富，能够有效利用LR、xGBoost、LightGBM等机器学习算法以及神经网络等深度学习算法构建特征与模型； 3、具备优先的模型建构能力，能够从具体业务场景抽象成模型，并落地解决业务问题； 4、独立完成项目经验优先，结构化思维，分析能力强、能独立解决问题、沟通表达优秀者优先； 5、对保险反欺诈优先，对全生命周期风控管理流程有深刻的理解，并掌握各环节的风控要点及风控策略制定逻辑。

岗位职责： 1、使用建模工具进行信用模型及反欺诈模型开发，包括数据准备、建模及数据分析、模型的选取与优化、模型验证等工作； 2、带领项目组完成项目的需求分析、项目设计、项目实施，同时完成项目管理等工作； 3、针对不同金融机构和业务给出相应的风控建模方案，并进行潜在客户挖掘； 4、针对客户痛点进行业务引导并提供技术支持； 5、具备探索新业务场景的能力与热情，对于知识与技术向新场景迁移和应用有独立的见解。 岗位要求： 1、五年以上相关领域工作经验，统计、数学、计算机、金融工程等相关专业硕士及以上学历； 2、至少能熟练运用SAS/R/Python中的一种进行数据分析或建模，熟练掌握数据库操作（如SQL语句）； 3、掌握逻辑回归、决策树、机器学习等建模方法，了解算法的原理； 4、拥有银行/互金/消金等金融机构数据分析、策略开发以及建模工作经验者优先； 5、具备独立思考能力，逻辑严谨，对数据敏感，善于发现、探索并解决问题，自我驱动力强； 6、有较强的责任心及抗压能力。

工作职责： 1.依据需求独立完成数据分析和模型搭建工作； 2.撰写调研报告，数据分析报告， 2.通过对业务需求的整理归纳，建立基于业务场景的相关模型； 3.依据公司现有数据与即将获取的数据,完成标签体系的搭建； 4.与部门其他人员协调合作，协助进行数据仓储与数据分析平台的搭建； 5.根据业务需求的变化，向数据部门提出公司未储备的数据维度需求。 岗位要求： 1、2年以上数据分析工作经验，研究生以上学历，优秀本科亦可考虑 2、主修专业必须为数学，计算机，信息技术相关专业 2、掌握机器学习及数据挖掘技能优先，须有数据挖掘项目实战经验； 2、良好的数据敏感度、逻辑思维和分析能力，善于从数据中提炼总结问题并输出建议； 3、良好的行业敏感度，有数据咨询行业从业经验者优先; 4、良好的数据处理能力，熟练操作 Excel、PPT 等，掌握 SQL 相关数据提取工具，需熟练 R、 python 等分析工具中任一项; 5、具备良好的抗压能力、沟通能力和团队精神，有独立开展分析研究项目经验。

1、具有大数据项目建模分析经验； 2、大数据分析及相关挖掘相关工作经验，精通Python、R等语言，熟悉Linux Shell； 3、熟悉逻辑回归、随机森林、决策树、神经网络等机器学习原理和常用算法，并有过相关的项目应用经验； 4、熟练使用TenorFlow及Python相关的数据分析模块，例如：numpy、panda；

岗位职责： 1 协同产品、开发、BI等项目团队，完善商业化场景数据上报以及指标体系和监控能力，对数据准确性负责; 2 支持商业化日常报告的分析，监控和跟踪数据异常波动情况，并深入分析和问题定位; 3 深入理解业务，发现业务特征和潜在机会，输出有效的数据策略，从数据的角度推动商业化决策和产品方向，实验上线验证和结果迭代; 4 统筹搭建商业化相应数据工具和数据分析模型，把控数据优先级合理安排。 岗位要求： 1 统计学、数学、经济学、计算机等相关专业的本科及以上学历； 2 有3年以上数据产品经验，对数据敏感，逻辑严谨，有良好的数据分析能力； 3 熟练掌握SQL，熟悉常用数据统计和分析方法，具备底层数据的理解能力和数据建模能力； 4 熟悉用户行为分析（如付费转化漏斗、归因、收入来源拆解等），能独立完成A/B测试设计、结果解读及业务策略迭代建议； 5 具备较强的学习能力、动手能力、沟通能力、团队合作意识及综合分析能力。

职位职责： 1、以抖音系全域数据为依托，参与构建海量数据下符合房产业务特性的数据仓库建设； 2、负责数据模型的架构设计、开发以及海量数据下的性能调优、复杂业务场景下的需求交付； 3、参与构建围绕安全、质量、效率、成本等方向的数据管理能力建设，并推动某细分横向场景的落地； 4、深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作。 职位要求： 1、熟悉数据仓库体系架构、数据建模方法、数据治理等知识，有较强的SQL/ETL开发能力； 2、对数据价值探索充满热情，较强的业务理解和抽象能力，能快速分析和理解问题； 3、掌握大数据技术栈，包括Hadoop/Hive/Spark/OLAP引擎等； 4、思维逻辑清晰，良好的自驱力、沟通能力和解决问题能力； 5、扎实的数据结构、数据库原理等基础知识，理工科本科以上学历，3年以上数据仓库建模经验； 6、具备流量数据体系建设&实时数据体系建设经验优先； 7、具备房产服务相关行业经验优先。

岗位职责： 1. 搜索排序方向：包括粗排、精排、混排，构建特征工程、多目标学习、在线模型推理、以及垂类优化等任务； 2. Query理解方向：包括纠错、改写、意图、词权重、紧密度、丢词、成分分析等任务； 3. 曲库建设方向：包括歌曲分类体系建设，标签挖掘，向量化建设等； 4. 用户画像方向：包括属性挖掘，兴趣体系建设，行为模式挖掘等； 5. NLP研究方向：包含分词、实体识别、标签提取、文本分类、模型预训练、语义向量等任务。 岗位要求： 1. 计算机、机器学习和数学等相关专业，硕士及以上学历； 2. 3年以上搜推广相关工作经验； 3. 有丰富的c++/java/python等主流编程语言经验，扎实的算法与数据结构功底，优秀的机器学习基础，良好的数学与统计基础； 4. 熟悉hive，spark等大数据处理工具，有丰富的数据处理与挖掘经验； 5. 至少熟练掌握一种深度学习框架； 6. 有以下一项或多项将优先考虑：1）有丰富NLP落地经验，有大规模数据建模经验，熟悉搜索、推荐、广告业界前沿算法；2）有完整数据体系建设经验，包括用户画像、物品画像、数据质量评估与监控等；3）有优秀论文发表者优先。