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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。
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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。
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岗位职责: 1. 在移动通信和移动互联网领域,利用数据科学专业知识进行通信与互联网机器学习,人工智能等相关产品的研发工作; 2. 运用量化分析、数据挖掘和数据可视化方面的专业知识,为我们提供超越数字层面的专业洞察; 3. 运用数据和业务规则解决大规模网络中系统和数据基础架构中潜在的问题; 4. 在跨功能域/跨职能部门的工作中定义问题陈述,收集数据,构建分析模型并提出建议; 5. 构建和维护数据驱动的优化模型,实验,预测算法和容量约束模型; 6. 建立分析模型来识别和输出推动网络系统关键决策; 7. 能熟练运用R,Python, Spark, Hadoop和SQL, Tableau等工具来提高分析效率; 8. 通过探索性分析以发现新机遇:了解移动通信和互联网生态系统,用户行为和长期趋势。 任职要求: 1. 计算机、通信与信息工程、数学、统计、电子工程、物理等相关专业的留学生博士、硕士; 2. 熟练掌握至少2种语言:Python, R, Matlab, SQL, Scala, Spark, PHP, SAS, Weka等; 3. 拥有优秀的统计知识; 4. 对移动通信或互联网行业知识有一定了解,包括移动互联网行业、手机制造商、通信网络设备供应商和/或芯片组供应商等; 5. 能与产品和领导团队流畅沟通分析结果,以讨论并影响产品战略的制定; 6. 有在国内外知名期刊或会议(SCI/EI检索)有通信、计算机或数据科学领域相关论文发表; 7. 具备较强的英文科研文献阅读与撰写能力。大学英语六级/或托福、雅思。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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【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。
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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。