岗位职责: 1、定义数据科学家能力框架和培养计划，组建专业的数据科学团队，推动数据驱动的企业文化建设，提升全体员工的数据意识和数据应用能力。 2、开展数据挖掘工作：聚焦公司战略所涉及的经营决策、营销、分控等场景，配合业务部门，形成数据挖掘课题，搭建数据分析框架和模型，指导数据开发团队准备数据和特征，运用统计学、机器学习等方法对数据进行多维分析，为业务决策提供数据支持和量化依据； 3、搭建数据科学家开展数据分析所需具备的工具平台和数据体系，指导在营销风控系统中的算法工程体系搭建 4、梳理当前业务部门的常用的数据分析模型和方法，固化在数据分析平台，沉淀集团数据模型资产； 5、跨部门协作与沟通，作为数据科学领域的专家，参与公司重要业务会议，解读数据洞察，为业务决策提供数据支持，与集团内部各业务部门保持密切沟通与协作，提供数据驱动的决策建议和解决方案，促进业务与数据的深度融合。 任职要求： 1、教育背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业硕士及以上学位。 2、工作经验：拥有5年以上数据科学领域工作经验，其中至少3年在保险行业或金融领域担任数据科学管理职位，熟悉保险业务流程和数据特点。 3、技能要求：精通统计学理论和方法，熟练掌握机器学习、深度学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，并能熟练运用相关算法解决实际业务问题。熟练掌握至少一种编程语言，如 Python 或 R，熟悉数据处理、建模和可视化相关的工具和框架，如 Pandas、Scikit - learn、TensorFlow、PyTorch、Matplotlib、Seaborn 等。 4、项目经验：主导过多个大型数据科学项目，涵盖风险评估、客户分析、产品定价等保险核心业务领域，具备从项目规划、数据采集与处理、模型开发到上线部署和效果评估的全流程项目管理经验。在学术期刊或会议上发表过数据科学相关的研究论文，或拥有相关专利者优先。 5、团队管理能力：具备卓越的团队领导和管理能力，能够有效激励和指导团队成员，推动团队达成目标。具备良好的项目管理能力，能够合理安排资源，确保项目按时、高质量交付。 6、沟通能力：具备出色的沟通能力和团队协作精神，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和协作，将复杂的数据科学问题以通俗易懂的方式向非技术人员进行解释和汇报。 7、创新能力：具有敏锐的创新意识和洞察力，能够不断探索数据科学在保险业务中的新应用和新价值，推动集团业务的创新发展。

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、数据收集与预处理：数据收集：负责从各种数据源（如数据库、文件系统、网络等）中收集数据，确保数据的全面性和多样性。数据预处理：对数据进行清洗、整理、转换和归约等操作，以提高数据的质量和可用性。这包括处理缺失值、异常值、重复值等问题，以及将数据转换为适合挖掘的格式。 2、数据挖掘与分析：数据挖掘：运用统计学、机器学习和数据挖掘技术，对预处理后的数据进行深入分析和挖掘，以发现模式和趋势。这包括分类、聚类、关联规则挖掘、回归分析、时间序列分析等多种方法。数据分析：通过数据挖掘技术发现数据中的隐藏模式、关联规则和趋势，提取有用的信息和知识。这些分析结果可以用于业务预测、市场趋势分析、用户行为研究等多个方面。 3、模型构建与优化：模型构建：根据业务需求和数据特点，选择合适的机器学习算法或深度学习模型，构建数据分析模型。这些模型可以用于分类、预测、推荐等多个场景。模型优化：对构建的模型进行评估和优化，提高模型的准确性和性能。这包括调整模型参数、选择更合适的算法、优化特征工程等方面。 4、数据可视化与报告：数据可视化：利用数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）将挖掘和分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来。这有助于用户更好地理解数据和分析结果，发现数据中的规律和趋势。报告撰写：撰写数据挖掘和分析报告，向决策者和相关人员解释和说明分析结果，并提出相应的建议和决策支持。这些报告可以包括数据摘要、分析结果、模型性能评估等多个部分。 任职要求： 1、教育程度：计算机、数学、统计学相关专业；本科及以上学历。 2、工作经验：具备5年及以上专业工作经验。 3、知识：熟悉常用数据统计、分析和建模方法；熟练掌握各类算法包括分类算法、聚类算法、关联规则挖掘、异常监测等；熟练使用Python、Sql等语言； 熟悉大数据技术栈和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。 4、技能：熟悉数据作业流程，包括指标体系定义、数据清洗ETL、数据分析挖掘、数据可视化与展示；熟悉各种类型的统计方法，比如概率分布、相关性、回归、随机过程等；能够使用机器学习算法建立数学模型；熟悉常用大数据计算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 5、核心能力素质：分析判断能力、解决问题能力、执行能力、沟通能力、文字能力、抗压能力、业务知识、工作主动性、责任意识、团队协作、严谨细致、服务意识、敬业精神、正直诚信。

职位职责： 1、负责国际化商业化营销度量的策略方向的业务指标体系建设，对短期营销效果进行归因，对长期趋势进行解读； 2、深入理解国际化商业化营销业务目标，通过数据分析与数据建模（统计学+机器学习）形成分析洞察，使用因果推断模型、营销组合模型衡量营销活动效果，找到潜在优化方向，为业务决策提供数据支持； 3、主导并执行营销数据分析项目，根据业务需求完成较为深入的专项数据分析，通过对数据的洞察、定性和定量分析以及模型建设，迅速定位问题或发现机会，给出具体可行的优化建议； 4、与营销经理、产品、工程技术以及其他部门完成高质量沟通，保证推动数据分析结论的落地与持续优化； 5、探索归纳分析方法论，研究数据科学理论，推进数据产品的迭代优化，提升分析效率。 职位要求： 1、计算机、统计学、数据科学、数学、经济学或者相关专业本科以上学历，硕士、博士研究生优先； 2、3年以上数据相关工作经验优先，有营销行业、咨询行业数据分析挖掘从业经历者优先； 3、扎实的数据挖掘理论和技术基础，熟练掌握常用的回归分析、因果分析、度量评估等数据科学能力，具有统计分析、数据挖掘、机器学习、算法等相关工作经验； 4、精通Python、R、SQL等编程语言和可视化常用工具，熟练掌握Hive/MySQL等数据处理平台； 5、具备快速学习新技术的能力，能够在较短时间内理解论文，实践动手能力强。 我们还希望你： 1、拥有优秀的英语沟通能力，能够和国际化的团队流畅高效地沟通，尊重不同国家的文化； 2、自驱能力强，做事有热情，心态开放包容，有主动思考和探索的能力和主人翁意识； 3、在跨部门配合时，不设边界，始终创业。

岗位职责： 1、对重要业务线设计指标，监控异常，针对业务痛点设计数据解决方案并推动产品、运营或战略决策、落地； 2、深入理解业务问题，通过细致的数据洞察，可抽象出针对性的策略和算法模型； 3、精通AB实验，了解因果推断方法论。通过设计正确合理的A/B实验来加快产品或策略的迭代，具备深入分析实验结果并给出前瞻性策略指引的能力。 岗位要求： 1、**本科，计算机、统计、数学等专业背景优先；2年以上数据分析工作经验。 2、有数据驱动意识，参与过重要数据决策项目（比如搜索推荐相关业务）的优先； 3、具备扎实的编程基础(Python/SQL等)、大数据平台使用经验（Hive/Spark等）和数据分析（Excel, Tableau，PowerBI等）、数据挖掘工具（Scikit-Learn/Keras/TensorFlow）等类型技能的一种或多种； 4、有将数据转化成可理解和执行的决策(A/B实验，产品方案，运营策略等）能力； 5、良好的团队合作意识和积极主动的owner意识。

职位职责： 1、通过定量分析、数据挖掘、数据建模和数据呈现等手段，深入理解开发者需求及痛点； 2、通过探索性的数据分析与数据建模，从数据中洞察、挖掘研发工具类业务存在的关键问题，并提出相应的产品体验提升及业务增长方案； 3、能根据业务需求完成较为深入的专项数据分析，通过对数据的敏锐洞察、定性和定量分析、以及模型建设，迅速定位内部问题或发现机会； 4、与产品、运营、研发以及其他部门跨团队高效合作，完成高质量沟通，推动并确保数据分析结论的落地与持续优化； 5、负责部门的数据资产维护、管理和建设。 职位要求： 1、5年及以上数据分析/数据科学行业经验； 2、本科以上学历，统计学、经济学，数学、计算机科学相关专业优先； 3、扎实的数据分析理论和技术基础，较好的学习能力；能理解开发者业务逻辑，能根据数据提供合理的业务洞察及见解，推动产品优化和迭代； 4、熟练使用SQL和其他数据分析/建模语言(Python, R等），掌握Tableau、PowerBI等数据可视化工具者。

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，以数据驱动风险决策，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。

岗位职责： 1.负责QQ音乐平台用户增长的数据挖掘/分析/机器学习/因果推断模型建设工作； 2.负责海量用户的画像建设，并落地到推荐/增长策略； 3.大数据挖掘分析，独立完成专项分析，为策略迭代提供有效建议，探寻增长机会，建设实验机制持续驱动产品增长计划； 4.与用户增长产品&运营深度配合，将业务需求转化为数据问题，支持并引导业务发展，支持用户增长策略的AB实验，并沉淀方法论。 岗位要求： 1. 精通数据挖掘、机器学习、因果推断、分布式计算等相关技术，两年及以上工作经验； 2. 精通python、SQL编程，熟悉java/Scala等语言； 3. 善于在大数据中挖掘价值，优秀的产品/数据sense，逻辑思维； 4. 熟练掌握spark/hadoop/Hbase/es等大数据计算存储框架； 5. 熟悉用户画像建设，熟悉推荐系统相关机器学习； 6. 良好的团队合作能力，较强的沟通表达能力； 7. 有用户增长相关工作经验者优先。

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。

【岗位职责】 1.协助进行国家重点项目中的ETL、指标计算、数据治理等的研发工作； 2.协助进行数据中台设计和研发，为知识图谱、人物建模、搜索推荐等提供高质量数据，开发灵活可扩展的处理流程以及直观易用的数据界面； 3.协助进行全球多语言技术数据的抓取/补全； 4.协助进行数据正确性/完整性自动化检查； 5.协助进行自动抓取入库流程框架开发； 6.数据统计框架开发； 7.相关数据文档的撰写。 【岗位要求】 1.硕士，计算机/数学相关方向专业，可确保每周3天实习； 2.熟练掌握python编程，了解常用的数据处理库如pandas等； 3.熟悉mysql数据库，能够熟练编写sql语句并优化； 4.有数据清洗、数据处理、数据自动化监测经历者优先； 5.熟悉一种或多种主流开源大数据平台组件者优先，如Flume、Kafka、Hadoop、Hive、Spark、Flink； 6.了解数据分析/挖掘常用方法者优先，如序列分析、关联分析、异常点挖掘、分类、聚类等； 7.有编程竞赛获奖经历者优先，如 ACM、中国大学生程序设计大赛、蓝桥杯、CCF 相关竞赛或 CCF 等级考试相关、PAT 等级考试； 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。

岗位职责： 1、研究、设计和实现更合理的科学实验方法，包括但不限于ABTest、Causal Impact、工具变量法、时间片轮转等，在增长、产品、搜索、推荐、游戏等丰富场景中试点和推广。 2、建立并优化科学实验机制，和产研一起推动实验平台的升级。 3、参与重大项目的实验设计和效果评估，支撑科学决策。 岗位基本要求： 1、统计学、数学、心理学、医学、计量经济学等统计课程较多的专业，硕士以上背景。 2、熟悉实验全流程的关键点，并参与过重大项目的复杂实验设计。 3、能流利阅读英文学术文献，并能熟练使用python/R来实现统计公式、因果模型。 4、能够使用简洁的语言，清晰的表达问题和观点。 5、如果在互联网多业务场景下有丰富实践经验更佳。

岗位职责： 1、构建风险量化等风控引擎平台，运用数据分析和AI算法风险评估模型，对健康险业务中的潜在风险进行评估和预测，识别可能导致费用增长的风险因素，提前制定风险预警和应对措施； 2、挖掘疾病风险因素、疾病发展趋势，建立精准的疾病预测模型，构建模型对客户进行风险分层、对医疗网络、疾病进行分层，助力提前洞察健康风险； 3、带领控费分析团队，进行任务分配、绩效评估与培训指导，提升团队整体专业能力；与其他部门紧密协作，确保控费策略在公司各业务环节有效落地； 任职要求： 1、教育背景：硕士及以上学历，统计学、数学、保险学、医学相关专业优先，具备扎实的专业知识基础。 2、工作经验：拥有 5 年以上健康险行业控费分析工作经验，或 3 年以上带领团队进行控费相关工作经验，熟悉健康险业务流程和控费体系搭建。 3、数据分析能力：熟练掌握 SQL、Python 等数据分析工具，精通数据挖掘、机器学习算法，能够独立完成复杂数据分析项目，从海量数据中提取有价值信息。 4、方案制定与执行：具备优秀的方案制定和策略规划能力，能够结合公司实际情况，制定切实可行的控费方案，并推动方案有效落地实施。

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

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： 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。