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岗位职责: 1. 使用SQL等数据抓取工具从各种数据源中提取数据,并进行数据清洗和整理。 2. 运用统计学和数据分析方法对数据进行分析,发现趋势、模式和关联性。 3. 利用数据可视化工具(如Tableau、Power BI等)创建仪表盘、报告和可视化图表,以向利益相关者传达数据洞察。 4. 协助团队成员进行数据分析项目,提供支持和建议。 5. 监测和评估数据质量,确保数据的准确性和完整性。 6. 跟踪行业趋势和竞争对手的数据,提供市场洞察和建议。 岗位要求: 1. 2-3年相关工作经历。 2. 熟练掌握SQL等数据抓取工具,能够编写和优化复杂的查询语句。 3. 具备数据清洗和整理的技能,能够处理大量数据并确保数据的准确性。 4. 熟悉统计学和数据分析方法,能够运用这些方法解决实际问题。 5. 熟练使用数据可视化工具,能够将数据转化为易于理解和传达的可视化图表和报告。 6. 对商业和旅游行业有浓厚的兴趣,了解相关行业的趋势和挑战。 7. 具备良好的沟通和团队合作能力,能够与不同部门和利益相关者进行有效的合作。 8. 具备解决问题和分析能力,能够快速理解和解决复杂的数据相关问题。
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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。
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职位职责: 1、跨职能团队管理:在隐私事件处理中,负责跨职能、跨团队沟通;协助制定和执行事件响应计划和实现路径; 2、事故根因分析:能在隐私相关事件和问询响应中,对产品功能进行技术分析,并对各技术方案的设计提供建议; 3、止损与修复措施:为技术团队提供跨职能指导,并为止损与修复方案提供最佳实践建议,推动问题的迅速解决; 4、持续改进措施:通过开发定制工具或应用程序,提升漏洞管理过程自动化水平并标准化操作程序,并进行相应培训、分享等; 5、数据保护合规:持续跟进全球隐私法规,维护和改进隐私政策和流程,并确保隐私最佳实践纳入新产品和功能的设计和开发中; 6、文档和报告:维护隐私评估、测试和相关活动的详细记录;为管理层和利益相关者定期生成报告,提供有关隐私风险和修复工作的见解。 职位要求: 1、计算机科学、计算机工程或相关技术领域本科及以上学历,或同等实际工作经验; 2、拥有2年以上项目管理经验,拥有2年以上软件工程开发经验,熟悉各类数据结构和算法,包括使用Python、Golang等进行代码维护和审查; 3、较强的学习能力,能够快速理解系统设计和架构,并通过文档和代码审查快速学习新的技术栈; 4、英语能作为工作语言,沟通能力强,能够有效协调技术和非技术相关方的交流; 5、能够积极应对不确定性与挑战,有较强的自我驱动力和责任感;有较强的抗压能力; 6、了解海内外隐私法规和标准,包括GDPR、CCPA等。
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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。
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职位职责: 团队介绍:我们是「豆包视频生成模型-PixelDance」团队,我们专注于开发视频生成模型,解决视频生成的关键问题,包括但不限于高动态性视频生成、内容一致性保障。构建行业领先的视频基础模型,引领技术的未来潮流。视频生成工程团队的工作涉及到模型生产的全周期流程,在这里,你有机会参与到模型的数据生产、训练加速、推理加速、服务部署的每个环节。同时你将接触到最先进的视频生成技术、海量的数据、大规模的集群,我们期待你能够和我们的模型一同Scale UP。 1、视频处理端到端性能优化:负责视频数据处理的性能提升,包括但不限于视频编解码优化、蒸馏、量化、Kernel优化;对异构资源进行合理分配和优化,充分利用各类硬件资源提升视频数据处理能力,提高资源利用率以应对海量视频数据的挑战; 2、数据层处理平台化建设:参与视频数据处理平台的设计与建设,制定平台的技术架构和发展规划;持续优化平台功能,确保平台的稳定性、可靠性和可扩展性,满足不断增长的业务需求; 3、视频数据生产管理:统筹视频数据的采集、整理、存储等生产环节,建立高效的数据生产流程;确保视频数据的质量和准确性,对数据进行严格的审核和校验; 4、算法优化与创新:不断探索和研究新的视频数据处理算法和技术,对现有算法进行优化和改进;结合人工智能、机器学习等先进技术,提升视频数据的分析和处理能力,为业务提供更有价值的洞察。 职位要求: 1、计算机及相关专业,本科及以上学历,良好的沟通和团队协作能力; 2、精通Python或Golang等至少一种编程语言; 3、熟练使用GPU或NPU高性能编程技术为模型训练或推理加速,例如:CUDA、CUDNN、CUTLASS、Triton等; 4、熟练使用开源推理加速工具为模型加速,例如:TensorRT-LLM、vLLM、TVM、torch.compile等,并深入理解背后原理; 5、具备以下一个或多个能力者优先: 1)具有数据处理相关经验,熟悉图像或视频数据处理方法,了解CV、VLM和Diffusion Model相关算法; 2) 熟悉大数据分布式处理框架Spark、Flink、Hadoop、Ray者优先; 3)熟练使用DALI、OpenCV、FFmpeg等图像处理工具。
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岗位职责: 工作内容: 1.负责数据或大数据类项目的设计、需求分析、开发、测试和维护工作; 2.负责数据或大数据类项目的后续优化和升级需求的相关开发测试工作; 3.负责基于大数据平台使用流处理工具进行ETL的相关开发; 4.负责数据中台相关主题域和数据服务的开发和测试工作; 5.配合数据模型分析工作,完成模型分析输入信息的探查、采集、准备等开发工作; 6.协助项目经理跟踪数据类项目的实施进度,需求管理,协调解决项目问题,根据系统后续使用情况,规划优化方案等; 技能要求: 1.计算机相关专业本科及以上学历 ; 2.3年以上寿险数据或大数据类项目工作经验,有数据类项目需求分析经验,熟练掌握SQL,了解寿险业务和指标体系,; 3.熟悉数据中台架构或熟悉数仓分层分主题体系架构; 4.熟悉主流数据库系统:oracle、mysql和nosql数据库,有相关ETL开发经验; 5.熟悉分布式、缓存、消息队列、负载均衡等机制及实现,具备大规模高并发访问的应用系统开发经验者优先; 6.有相关大数据知识,了解大数据平台的基本架构和组件优先; 7.有完整的交付类项目经验,有数据中台用户中台项目经验优先; 8.具备较强的自学能力,团队精神及抗压能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题,较强的沟通表达能力与协作推进能力。
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岗位描述: 1、通过对用户行为及市场、行业的洞察分析,识别客户消费偏好及场景,围绕用户获客、活跃、增收、挽留等目标,结合实时营销等工具,针对用户的不同阶段制定整体用户不同生命周期的营销策略,并根据策略制定推广计划,统筹各项活动进展及调整活动方向; 2、负责业务领域核心数据体系的规划设计,并推动数据采集和数据口径规范。搭建数据服务产品(业务报表开发和维护),利用可视化工具输出动态仪表盘,赋能业务; 3、通过业务数据分析及时检测业务健康度,并针对异常点开展专项深度分析,发现问题并提供合理业务建议; 4、客户画像标签定制,并落地到相关数据营销系统,助力用户精准营销; 5、负责市场关键业务指标的年度预算制定与分解,定期滚动提供合理的业务预估。 任职要求: 1、重点本科及以上学历,理工科、统计学背景,5年以上相关工作经验; 2、对金融业感兴趣,对数据业务场景敏感,能够横向协同,跨界整合资源,有效结合业务形成一套完整的数据解决方案; 3、具备金融行业或互联网企业前瞻性的整套数据管理、数据服务等解决方案的规划和落地经验尤佳; 4、掌握SQL,以及Python/SAS/R语言(至少一种)的数据分析处理技能; 5、优秀的思维逻辑性、语言表达能力; 6、有一定的市场敏锐度,商业嗅觉敏锐者优先。
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岗位职责: 1.负责用户行为数据、业务数据、投放数据统计分析工作; 2.为业务方提供产品迭代、运营策略的数据支持,对产品/策略上线后进行影响及收益评估,协助业务监控产品相关指标,分析波动原因; 3.对用户增长指标进行监控与问题定位、提出改进方向、给出数据结论; 4.具备数据分析和数据建模能力,结合用户行为数据,深入挖掘用户行为特征,不断优化和完善整个数据体系。 任职要求: 1.本科及以上学历,3年以上游戏行业数据分析的工作经验,统计/数学/计算机相关专业学历背景优先,优秀者可适当放宽; 2.具备数据的处理能力,熟练使用数据分析工具; 3.具备高度责任心、良好的人际沟通技巧,有较强的学习意识及进取心,工作踏实,可承受一定工作压力; 4.有良好的职业素质、合作意识和团队精神,具有独立分析和解决问题的能力; 5、有游戏行业经验,做过数仓、常规数据分析工作的亦可,在业务项目组内做过数分的优先。
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一、职位基本信息 职位名称:大数据与 AI 产品行销经理 二、职位概述 您将作为连接产品(大数据与 AI 产品)、市场与客户的桥梁,全 面推动亚信数智一体化平台在运营商及各垂直行业的广泛应用与加 速落地,助力企业实现数字化转型。 三、主要职责 产品优势宣贯与市场推广 深入理解亚信大数据与 AI 产品的核心优势与技术能力,对各前台 事业部、合作伙伴及最终客户进行产品宣讲与培训,确保产品价值得 到广泛认知与认可。 制定并执行全面的市场推广策略,包括线上线下活动、行业展会、 研讨会等,提升产品知名度与品牌形象,吸引潜在客户关注。 推动产品加速落地 与各前台事业部紧密合作,深入了解客户需求与痛点,定制化产 品解决方案,推动产品在运营商及各垂直行业的快速应用与落地。 系统性负责产品从商机挖掘到订单签订的端到端流程管理,包括 需求收集、方案制定、商务谈判、合同签订等,确保产品从研发侧快 速走向客户侧,实现商业价值。 客户交流与商机拓展 负责编写面向客户的产品布道资料,包括产品白皮书、案例分享、 技术文档等,为销售与售前团队提供有力支持。 与销售、售前工程师共同进行客户拜访与交流,深入了解客户需 求,挖掘潜在商机,促进业务合作与拓展。 市场反馈与产品优化 定期收集客户反馈与市场动态,对产品性能、功能、用户体验等 方面进行评估与分析,为产品迭代与优化提供数据支持。 与研发团队保持密切沟通,将市场需求与客户反馈转化为具体的 产品改进建议,推动产品持续升级与创新。 四、任职要求 本科及以上学历,计算机科学、市场营销或相关领域背景优先。 至少 5 年 IT 产品行销经验,熟悉大数据与 AI 产品及其市场趋势。 具备出色的市场分析与策划能力,能够独立完成产品市场推广与 品牌建设。 优秀的沟通与团队协作能力,能够与各前台事业部、合作伙伴及 客户建立良好关系。 具备较强的学习能力和创新意识,能够快速适应市场变化与产品 迭代。
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腾讯音乐公关传播经理(IP 策划与商业运营)
[北京·朝阳门] 07:53发布25k-50k 经验10年以上 / 不限工具类产品,内容社区,音频|视频媒体 / 上市公司 / 2000人以上岗位职责: 1. 结合集团可持续发展需求及行业与社会热点动态,深度联动业务,进行独立的传播策略制定与选题策划,支持集团重点项目与业务传播项目的高效落地; 2. 结合集团向IP资源及内容生态资源,制定商业内容营销策略,打造可规模化的商业合作项目玩法;并进行IP衍生品开发及营销推广落地,不断提升IP商业价值与品牌价值,为效果负责。 岗位要求: 1. 热爱音乐,对年轻圈层与流行文化趋势有深入研究和独特理解,具备优秀的学习能力及资源整合能力;具备熟练的英语听说能力; 2. 思维灵活、创意突出,勇于探索与尝试,擅长从0到1的创新型项目发起与落地; 3. 具备一定的营销与互联网产品思维,具有一定数据分析能力,善于挖掘数据背后深层意义。 -
职位描述 负责从数据角度解决自动驾驶的相关问题,具体包括: 1. 搭建自动驾驶的全自动数据生产流程,高效支持各模块的数据挖掘、自动标注、算法评测、数据/真值可视化等任务 2. 进行数据挖掘/分析的策略研发工作,结合模型能力降低策略的开发成本和提升挖掘准召率 3. 利用多模态大模型的能力进行case自动分拣,提升路测和量产case的问题流转效率 职位要求 1. ***本科以上学历,有处理真实大规模数据经验。 2. 掌握python/C++编程语言,具备扎实的代码能力。 3. 参与过数据平台开发,有数据可视化/算法评测工具开发的相关经验。 4. 参与过自动驾驶线上算法模块开发,对数据驱动的算法开发有深刻认知。 以上职位要求满足其中一条即可
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职位描述 1、开发灵活可靠的轨迹与行为预测算法,满足下游决策规划模块的需求。 2、探索基于learning的决策规划与端到端方案 3、构建数据闭环,完成模型自动化迭代。 职位要求 1、熟悉学术界前沿基于学习的预测与规划算法的研究,并有实际动手经验; 2、良好的编程能力,熟悉python, c++,掌握常见的算法和数据结构知识。 1、有相关研究经验,在顶会上有高水平论文发表; 2、参加kaggle或知名会议上举办的相关比赛取得优异成绩; 3、ACM/ICPC、CCPC、NOI、IOI等计算机/信息学竞赛获奖经历。 4、参与过预测算法在实车的部署,了解预测算法在部署中的实际问题。 5、了解传统的决策规划算法,并知晓能力边界与待解决问题。
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岗位职责: 1、深入分析玩家数据,了解玩家行为和偏好,为产品迭代和新功能开发提供数据支持 2、开发和维护数据仪表板,提供实时游戏性能指标和KPI跟踪 3、使用统计学方法和机器学习模型来预测游戏趋势,识别用户增长和留存机会 任职要求: 1、本科以上学历,具备扎实的数据分析和建模相关理论知识,统计学、数学、计算机相关专业优先 2、五年以上数据分析相关工作经验,有丰富的数据驱动业务的实战经验 3、精通Excel,熟悉SQL和至少一种数据分析工具(如Python、R) 4、熟悉Tableau/PowerBI等可视化工具 5、对游戏行业的商业模式、市场趋势和玩家心理有深刻理解 6、出色的分析思维和问题解决能力,能够处理复杂的数据集并提出洞察 7、强大的沟通技能,能够将复杂的分析结果转化为易于理解的报告和展示 8、有数据建模或机器学习项目经验者优先
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岗位职责: 1. 针对海量数据开发包括不局限于营销响应、流失预警等营销模型及反欺诈评分、信用评分、额度模型、行为评分、催收评分等风险模型; 2. 跟进实施以量化分析为基础的咨询项目,项目业务围绕信贷、财富等金融业务领域,实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等; 3. 熟悉公司所提供的解决方案,配合商务对机构进行方案介绍与答疑;通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告,配合商务有效推动机构合作与落地应用; 4. 对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘,探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品; 岗位要求: 1. 本科及以上学历,211/985院校毕业优先,数学、统计学、计算机等相关专业优先; 2. 3年及以上互联网/信贷/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关工作经验; 3. 熟练运用Python/R进行数据分析或建模,熟练掌握数据库操作(如SQL语句); 4. 了解LR/RF/XGB/LGBM等机器学习算法的原理及其应用; 5. 对金融产品/客户全生命周期运营/风险管理有深刻理解者优先; 6. 表达清晰,逻辑严谨,对数据敏感,敢于创新,善于发现、探索并解决问题; 7. 具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力;
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岗位职责: 1.针对海量数据开发包括不局限于金融行业财富业务营销响应、流失预警等营销模型; 2.跟进实施以量化分析为基础的咨询项目,项目业务围绕财富金融业务领域,实施内容包括不局限于流程设计、业务框架设计、特征设计、模型开发、策略制定、实施部署等; 3.熟悉公司所提供的解决方案,配合商务对机构进行方案介绍与答疑;通过量化分析工具为合作机构提供决策分析报告,配合商务有效推动机构合作与落地应用; 4.对海量内部底层数据进行清洗和深度挖掘,探索有效稳定的维度/变量/模型/标签以形成标准化的产品; 任职要求: 1.本科及以上学历,211/985院校毕业优先,数学、统计学、计算机等相关专业优先; 2.具备互联网/财富营销/金融科技机构模型开发/算法/量化策略相关实习经验; 3.熟练运用Python/R进行数据分析或建模,熟练掌握数据库操作(如SQL语句); 4.了解 LR/RF/XGB/LGBM/FM 等机器学习算法的原理及其应用; 5.了解 Hadoop、Hive、Spark 的常用功能; 6.了解推荐算法中召回、排序阶段的常用模型和策略; 7.有金融行业背景、对金融行业财富营销业务有深刻理解者优先; 8.表达清晰,逻辑严谨,对数据敏感,敢于创新,善于发现、探索并解决问题; 9.具备较强独立思考能力、学习能力、自我驱动力、责任心及抗压能力;
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