职位职责： 1、风险分析：对舆情数据进行深入挖掘和分析，洞察舆情发酵情况和风险程度； 2、问题管理：从舆情风险中发现业务治理难点，并制定问题治理长期跟进方案； 3、报告撰写：根据分析结果，撰写清晰、准确、有深度的舆情分析报告，包括定期报告和专题报告； 4、机制创新：不断探索和优化数据分析方法和策略，提高舆情分析的准确性和效率。 职位要求： 1、本科及以上学历，具备数据分析/策略制定相关工作经验，具备较强的数据挖掘和数据分析能力； 2、熟悉舆情传播特点，新闻工作经验优先； 3、关注新闻热点话题，对公共事件有独到及深刻的见解，具备经济、国际、历史等知识储备或相关领域媒体工作者优先； 4、具备良好的沟通能力，目标明确，积极主动，责任心强； 5、有项目工作经验并在多个项目中担任负责人角色者优先。

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。

职位概述： 负责整体标签业务的建设规划及业务支持。包括分析业务场景、需求响应、对接及质量保障等工作，确保标签质量达到业务要求。 主要职责： 负责标签体系的全过程管理，包括业务场景分析、需求分析、业务标签规划，以及收集用户需求。 进行市场和竞品分析，制定项目标签画像，以指导标签体系的构建和发展。 定期检查、评估、分析现有标签及业务支持 case，并加以改进提升。 负责标签项目推进过程中的跨部门协调沟通工作，协调各资源以确保标签满足业务需求。 基本要求： 对内容理解、大模型技术有比较多的了解和经验 具备优秀的项目管理能力和跨部门沟通协调能力。 市场营销、数据分析、计算机科学或相关专业。 至少3年以上相关工作经验，有标签管理或数据产品管理经验者优先。

职位职责： 1、风险挖掘及监控：充分理解业务风控需求，建立业务风险监控体系，通过监测、挖掘业务安全和体验数据异常，分析定位问题； 2、策略优化：以数据分析为基础，发现潜在风险，进行策略调优，与产品研发及其他运营团队协作，提升挖掘和联动效率； 3、风险管理：对挖掘到的风险进行定性定量分析，给出有效风控建议，跟进流转处置情况，并关注风险解决效果。 职位要求： 1、本科及以上学历，有数据挖掘和分析相关经验优先； 2、曾负责风险、欺诈、商业/市场的量化分析，且曾产出量化分析报告； 3、有风控相关团队管理经验，包括建立风控体系、制定策略方案和推动方案落地； 4、熟练的SQL数据处理能力，熟练使用至少一种专业分析工具，如SAS、Python等。

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。

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。

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. 负责点评笔记的标签体系建设（包括但不限于内容类目体系、人群标签、作者标签等），包括需求沟通、标签定义、标注集生产、质量评估等，确保标签按时按质的交付，并结合业务场景落地应用价值 2. 辅助算法模型迭代，包括统筹标注团队产出高质量的模型训练样本，优化需求流转的SOP、人员培训、规则细化，协同算法团队不断迭代模型效果，提升标签建设效率，提升标签准召 3. 对标签进行分层管理，通过数据分析、内容回查、场景监控、内外部调研等方式定期复盘现有标签体系的合理性、准召情况，在提升标签体系稳定性和扩展性的同时，不断适配业务需求，推进标签体系在业务层的应用，扩大业务收益 岗位基本要求： 1. 本科及以上学历，5年以上互联网产品运营相关工作经验，视频类/内容社区类产品经验加分，在大型内容平台有标签运营等相关经验的加分 2. 熟悉视频/图文平台的分类标签体系，了解聚类算法等相关标签知识，能够清晰拆解业务需求、建设先进的标签体系牵引业务应用 3. 了解标签标注、模型训练、标签应用等建设流程，需要深度参与和指导标签建设工作 4. 对内容生态有一定的认知，能够从复杂的特征中归纳出高效可落地的规则。学习能力强，具备良好的沟通能力、项目推进能力、跨团队协作能力 5. 熟悉常用的数据统计和分析方法，熟练使用SQL

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、应用前沿和经典算法，将算法应用在部门业务数据上，挖掘数据价值，提升人工效能，包括但不限于（LLM、NLP、图像识别等各方面）； 2、分析各项影响业务提能增效的因素、各项业务细节，结合业务方向，给出可落地的整体的开发优化方案； 3、与产品/运营等配合，推进优化方案落地执行，带来业务的实际效率提升； 【岗位要求】 1、本科及以上学历，理工科专业背景者优先考虑，2年以上数据分析相关工作经验； 2、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； 3、熟练掌握基本的机器学习挖掘模型，对数据挖掘的理解不仅限于模型的应用，能把各类算法融合应用，并有相应的项目落地经验； 4、熟悉深度学习模型框架优先，限于tensorflow/pytorch/keras之一，掌握基本的nlp、cv算法应用能力，如文本分类，聚类，图像分类等。 5、扎实的工程能力，熟悉SQL，ES等主流数仓工具的使用，善于应用python等技术进行数据清洗，掌握模型开发、量化、部署能力； 6、较好的主动性和分享精神，良好的沟通和协作能力。

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： 负责设计和维护数据仓库架构，支持业务线包括但不限于Things to do、Mobility和酒店业务。 深入了解各业务线，通过数据分析支持业务决策和策略制定。 构建和优化数据模型，确保数据准确性和可靠性。 独立处理和优化复杂的数据集，改进数据质量和处理流程。 与业务团队和技术团队紧密合作，确保数据解决方案满足业务需求。 编写技术文档和维护数据仓库的数据字典。 职位要求： 拥有5年以上数据仓库领域的工作经验。 精通SQL和数据库技术，有实际操作大型数据库的经验。 具备扎实的数据模型构建经验，能够独立设计和优化复杂的数据模型。 对数据质量和底层数据处理具有丰富的经验，能够有效解决数据问题。 熟悉dbt的应用，有实际使用经验者优先。 具备良好的分析思维和问题解决能力，能够独立完成项目。 良好的沟通和团队合作能力，能够与不同背景的团队成员有效沟通。

职位描述 1、负责选品投放平台产品，承担产品线的业务规划、功能迭代等日常工作； 2、挖掘丰富的商品/用户行为标签，联动算法/策略等协作团队，设计用户产品及对应的商品策略，推动方案落地并跟踪收益，提升商城ctr/cvr等核心场域指标； 3、发现商品的季节趋势、品类趋势、内容场趋势，结合商品供给设计商城拉新/复购等场景的智能选品和投放策略。 任职要求 1、本科及以上学历，3年以上电商经验，商品类目属性spu/商品管理/用户标签方向工作经验； 2、较强的用户思维及视角，对搜索、推荐机制有一定的理解； 3、对数据敏感，有较强的数据分析能力，能从数据背后发掘问题和机会点，驱动业务增长； 3、善于沟通协调，积极主动，乐于接受挑战，良好的团队协作精神。

寻找 IoT 和二进制漏洞研究专家，一起探索智能世界的安全边界！ 如果你热衷于漏洞挖掘、逆向分析、IoT 安全研究，喜欢破解嵌入式设备的防御机制，挑战硬件和软件结合的攻防领域，我们期待与你并肩作战！ 【岗位职责】 1. 漏洞挖掘与分析：研究和分析IoT 设备 & 网络设备（如路由器、摄像头、工业控制系统等）的安全漏洞，深入挖掘其攻击面 2. 前沿安全研究：跟踪最新漏洞利用技术和防护机制，参与 IoT 安全、二进制漏洞利用 相关的攻防研究项目 3. 漏洞利用工具开发：编写 PoC/Exploit，构建自动化漏洞挖掘和利用检测工具 【任职要求】 1. 我们欢迎不同背景的安全专家，只要你符合至少 2-3 项核心要求，就可能是我们寻找的伙伴！ 2. 二进制漏洞研究：精通 Linux 平台二进制漏洞分析 & 利用，熟悉缓解措施（ASLR、DEP、ROP、CFI等） 3. IoT 安全：熟悉 IoT 设备的漏洞挖掘 & 攻击面分析（如固件提取、协议分析、UART/JTAG 硬件调试） 4. 逆向分析：熟练使用 IDA/Ghidra/GDB 等工具，掌握二进制漏洞利用方法 5. 架构与系统：了解 X86、ARM、MIPS 等架构，能阅读和分析其汇编代码 【特别说明】 1. 如无 IoT 相关经验，但在 Linux 二进制漏洞研究方面经验丰富，也欢迎加入！ 2. 我们提供专项培养计划，助力你成长为安全专家！ 【加分项】 1. 挖掘过 IoT/网络设备的高危漏洞（如有 CVE / 公开安全报告，加分！） 2. 在 CTF 竞赛（如 pwn/reverse 方向）中取得过优秀成绩 3. 在 安全会议、论坛、期刊 发表过文章/演讲（如 BlackHat、DEFCON、HITB、KCon 等） 4. 熟悉 Fuzzing、符号执行、污点分析 等漏洞挖掘技术 【为什么选择我们？】 1. 前沿研究机会：参与 IoT/嵌入式安全攻防，挑战真实世界漏洞 2. 成长空间：资深安全专家团队，提供充分的技术交流 & 探索自由度 3. 行业影响力：深度参与安全研究项目，发表报告，影响 IoT 安全生态 4. 丰厚回报：具有竞争力的薪酬 + 研究激励，认可你的安全研究成果

主要工作内容是挖掘和邀约有相亲意向的单身男女到店了解男女不限   上班时间10-12点  14-18点   每月四天休，每周周日休息一天   节假日有休息