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。

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、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。

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、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、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。

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。

职位职责： 1、负责国际化内容安全业务，参与内容安全业务流程优化，探索使用多模态内容理解/大规模机器学习/LLM等先进技术，构建业内**的内容治理平台； 2、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型； 3、探索ML技术在在解决 长尾/复杂治理标准/高响应速度/样本不均衡等问题的最佳应用； 4、突破现有安全治理系统的流程，探索下一代内容安全业务交互模式。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： a. 有推荐、搜索、广告等大规模机器学习行业经验； b. 机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； c. 机器学习/数据挖掘/人工智能相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI...）； 3、扎实的编程功底，熟悉python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

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。

职位职责： 1、投身于国际化业务场景下的预训练大模型技术研究与应用创新，专注于提升预训练效率，通过对海量数据的精准筛选与处理策略研究，优化数据选择机制，以及训练策略，完整基座语言模型的优化； 2、依托国际化场景对多语言的需求，深度优化多语言训练技术，包括数据策略和模型策略，提升在各语种知识迁移和对齐，实现强大的多语种基座模型能力； 3、深入探索后训练（Post training）技术，包括继续预训练（CPT)，微调对齐（SFT，RFT）等不同的方面，精心钻研微调对齐技术和推理能力优化，确保大模型在国际化业务不同任务与领域应用中的精准适配与高效表现； 4、全力攻克模型效率优化难题，从模型架构设计、算法优化, 包括但不限于知识蒸馏、模型量化压缩，样本采样等方法等多维度入手，打造高效能、低能耗的预训练大模型，使其在实际业务应用中展现卓越的处理速度与资源利用率，助力构建智能、高效且具有广泛适应性的内容处理与分析系统； 5、建立有国际化短视频场景特色的预训练模型评估体系和数据体系，为模型的长期迭代提供有力支撑； 6、探索前沿AI技术，包含但不限于AIGC、LLM、多模态内容理解（视频/图像/音频/文本）等，以构建下一代安全模型。 职位要求： 1、本科及以上学历，计算机、电子等相关背景； 2、丰富的ML/CV/NLP/推荐经验，包括但不限于： 1）机器学习/数据挖掘/CV/NLP/多模态等相关竞赛或行业经验； 2）机器学习/数据挖掘/人工智能/大模型相关领域的会议论文（KDD/WWW/NIPS/ICML/CVPR/ACL/AAAI）； 3）对预训练技术有深入研究者（不限于预训练，Post train，SFT/RFT，数据处理，评估等方面）可能获得优先的机会； 3、扎实的编程功底，熟悉Python/C++等编程语言； 4、优秀的分析问题和解决问题的能力，并热衷于解决具有挑战性的问题； 5、对技术充满热情，良好的沟通能力和团队合作精神。

【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。

【工作职责】 1、负责量化投资策略研究； 2、负责跟踪策略的实盘表现，并不断优化和改进现有的量化投资模型； 【职位要求】 1、国内外知名高校理工科专业，硕博士优先； 2、至少熟悉一门编程语言； 3、严谨深入的研究习惯； 4、优秀的创新能力； 5、有竞赛获奖、优秀研究经历者优先考虑；

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、参与媒体专业领域大语言模型的研究、构建与迭代，负责预训练和对齐阶段特定算法模块的建设工作； 2、逐步加深和丰富基座大模型的智能体能力，为智能体应用建设沉淀技术与经验； 3、负责RAG、Agent等通用应用流程框架设计实现和策略制定； 4、探索大模型能力在业务流程中的提效应用和面向C端用户的产品能力输出。 岗位要求： 1、硕士及以上学历，计算机、智能科学、数学专业方向出身； 2、具备非常扎实的算法功底，熟练掌握NLP的常用技术手段，有工业界内容理解和生成成熟实战经验； 3、拥有大规模语言模型的预训练和微调经验，熟练掌握常见开源模型的底层设计原理； 4、对于Dense架构和MoE架构大模型的设计实现细节有充分掌握，并有一定的实际操作经验； 5、良好的逻辑思维能力和数据敏感度，优秀的分析和解决问题能力，对挑战性问题充满激情，自驱有追求，具备较强的攻坚能力。