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。

【岗位要求】 1、参与或者负责大数据的采集、存储、处理，通过分布式大数据平台加工数据，数据驱动运营 2、参与或者负责大数据仓库离线和实时设计、开发、维护工作 3、参与或者负责大数据平台的开发、维护工作 4、参与或者负责数据服务和大数据产品的研发 5、对数据有敏感度，发现数据、挖掘数据价值 6、具有良好的沟通表达能力和团队合作精神，具有较强的工作责任心、主动性及抗压能力 【任职要求】 1、有3年及以上研发经验，参与过大型数仓建设、数据分析、数据挖掘、数据平台研发等相关项目，有一定的数据建模，流批处理基础 2、熟悉大数据相关组件，包含但不限于Hive、Flink、Spark 3、熟悉主流数据库技术，包含但不限于Oracle、MySQL、PostreSql 3、熟悉数据研发相关算法，熟练构建和优化数据模型

一、职位职责： 1、全面负责用户&商品画像和标签平台的架构设计与核心研发，确保平台的高可用性和扩展性； 2、深入理解公司各重点产品及业务需求，通过数据挖掘和分析，发掘潜在价值点，制定画像平台的长期发展策略，拓展画像在多场景下的应用； 3、领导画像产品的持续优化，推动画像标签应用平台的建设和技术创新，确保其在市场中的竞争力和领先性； 4、与跨部门团队紧密合作，推动用户画像技术在公司内部和外部生态系统中的推广和应用，提升公司整体数据应用能力。 二、职位要求： 1、精通Java语言及其生态系统，具备5年以上相关开发经验，能够在复杂场景下提供高效、稳定的解决方案； 2、深刻理解分布式系统、缓存、消息队列等技术原理，具备大规模分布式系统的设计和优化经验； 3、计算机基础扎实，对技术有极高的热情，具备解决复杂技术难题的能力，并愿意持续学习和应用新技术，应对业务挑战； 4、深入掌握大数据常用开源框架，如Hadoop、HBase、Flink、Spark、ClickHouse、Doris、Flink等，具备大规模数据处理的实战经验； 5、具备丰富的用户画像、数据应用开发经验，能够从业务角度出发，设计和实施数据驱动的解决方案； 6、有出色的领导力和团队合作能力，能够带领团队共同实现目标，并推动团队的技术成长和发展。

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。

【必备技能】1、熟悉大数据研发生态，有基于hive、hbase做研发的工作经验等。 2、熟悉Oracle/mysql等数据库。 3、能读懂java、python、shell代码 【重要技能】1、熟悉大数据研发生态，有基于hive、hbase做研发的工作经验等。 2、熟悉Oracle/mysql等数据库。 3、能读懂java、python、shell代码 4、3年左右开发经验。

职位职责： 1、 负责相关业务大数据项目整体架构规划； 2、 负责指导工程师进行技术验证与实现，关键技术问题的攻关，解决项目开发过程中的技术难题； 3、 负责项目对外技术沟通，具有较强的沟通，表达和文案能力； 4、 根据公司项目和业务发展特点，负责研究相关大数据前沿技术。 职位要求： 1、 熟练使用Hadoop、Hive、spark，flink等大数据框架，熟悉SQL、Java、Python等编程语言； 2、 有PB级大数据处理实战经验，熟悉整个大数据的完整处理流程，优秀的问题解决能力； 3、 善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力； 4、 6年以上数据仓库或大数据开发，丰富的实时或者离线数据体系建设经验。

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.负责电商流量域数据仓库及模型建设和设计，并根据需求变化和业务发展，持续优化模型； 2.负责电商流量域数据仓库模型代码开发、部署，并对数据质量进行管理和优化； 3.提升电商流量域数据质量和运营效率，参与相关事件应急响应； 4.参与大数据体系的建立以及配套系统平台的建设与运营。 岗位要求： 1.计算机或信息技术相关专业，大学本科及以上学历; 2.4年以上大数据数仓开发相关工作经验； 3.有扎实的数据仓库理论功底和丰富的数据治理实战经验，能够围绕业务和产品特性建模并解决实际问题； 4.熟悉大数据系统组件(如Hive、MapReduce、Spark、HBase等)，具备编写、优化复杂SQL的能力； 5.了解实时处理技术相关组件(如Kafka、Flink等)； 6.负责过大型数据平台或数据仓库设计优先； 7.熟悉Python/Java/Shell其中一种语言； 8.具备用增、ABT相关经验的加分;

工作职责： 1、负责贝壳大数据平台工具的开发和维护 2、参与大数据框架优化和源码定制开发 岗位要求： 1、熟悉JAVA体系架构，熟悉常见数据结构、多线程并发、JVM等，精通spring、spring boot、MyBatis等主流的开源框架 2、熟悉MySQL、Redis等数据库技术 ，Http等常见网络协议 ； 3、熟悉Hadoop生态圈技术，包括HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Zookeeper等，熟悉主流实时处理技术，如Spark、Flink、kafka、pulsar，提交社区patch者优先 4、良好的思维习惯及沟通能力，具有较强的主动意识，乐于接受挑战 5、具有较强的学习能力和问题解决能力

岗位职责: 1. 参与数据中台的设计与开发，解决海量数据面临的挑战； 2. 负责Flink/ES/clickhouse/hadoop的功能、性能和扩展，参与产品需求讨论、技术方案确定，解决并实现业务需求； 3. 参与数据中台组件选型搭建和组件优化，提升平台的数据接入、数据治理、数据分析、数据服务能力，并提升整体系统的性能及稳定性。 任职要求: 1. 本科以上学历，2年以上互联网大数据处理经验； 2. 熟悉Linux操作系统，熟悉Java、Scala开发常用语言框架，有扎实的Java基础及良好的编码能力； 3. 熟悉大数据开源技术，包含（不限于）Hadoop/Flink/Spark/Kafka/Es分布式框架/计算/存储/检索等相关技术； 4. 了解大数据行业解决方案应用架构，有大型分布式高并发、高负载、高可用性系统设计开发经验优先，有海量数据下开发及组件优化相关经验者优先 5. 具有高度的抽象设计能力，善于思考，能独立分析和解决问题，能独立了解数据需求，并可以转化成分析产品设计并实现； 6、责任心强，具备良好的团队合作精神和较强的学习能力。 加分项： 1.有过大型日志处理系统的开发经验者优先 2.网络&数据安全相关经验优先

"高级： 1、熟悉SQL语言，熟练掌握Hive、MPPDB等大数据开发技能，具备3年以上关系型、分布式数据库设计和开发经验； 2、具有较强的团队管理能力、沟通能力、协调能力。工作积极主动，责任心强。 3、熟悉常用ETL工具，比如sqoop和kettle。 4、熟悉linux操作系统命令，有编写shell脚本和perl脚本的能力. 5、有银行系统开发经验者优先。"

职位描述： 1. 从事工业数据的采集、传输、分析、集成等技术研究及开发应用； 2. 负责但不限于生产制造管理主题领域的指标体系、数据模型和治理逻辑设计，从业务应用的视角，构建数据驱动的运营管理平台方案； 3. 作为大数据专家角色，充分与内外部合作，负责项目数据类的方案架构设计和技术规划并确保最终落地， 4. 牵头项目关键架构设计和组织技术难点攻关； 5. 参与工业数据标准制订，并且推动团队应用标准； 任职要求 1. 计算机、软件工程及相关专业，本科及以上学历，至少3年以上大数据项目相关工作经验； 2. 掌握Hadoop、HBase、Kafka、Hive、Flink、Spark、datav等组件中至少2项的工作原理，熟悉Hadoop生态系统； 3. 精通Java，Python中的一种或多种语言，熟练掌握海量数据分析的相关模型、算法，有制造行业大数据分析模型经验者优先； 4. 熟悉数据库开发，精通面向对象设计、设计模式，熟练MySQL、Redis等数据库； 5. 有指标系统和数据可视化系统开发经验优先； 7. 具备开发项目管理经验。

职位职责： 1. 负责抖音直播业务的离线与实时数据仓库的构建； 2. 负责数据模型的设计，ETL实施，ETL性能优化，ETL数据监控以及相关技术问题的解决； 3. 负责指标体系建设与维护； 4. 深入业务，理解并合理抽象业务需求，发挥数据价值，与业务团队紧密合作； 5. 参与大数据应用规划，为数据产品、挖掘团队提供应用指导； 6. 参与数据治理工作，提升数据易用性及数据质量。 职位要求： 1. 熟悉数据仓库实施方法论、深入了解数据仓库体系，并支撑过实际业务场景； 2. 熟练使用Hadoop及Hive，熟悉SQL、Java、Python等编程语言； 3. 善于沟通，对业务敏感，能快速理解业务背景，具备优秀的技术与业务结合能力。

工作内容: 1、负责自如大数据平台组件的运维 2、负责自如一站式大数据开发平台的建设 任职要求: 1、大学本科及以上学历，计算机或相关专业； 2、精通clichouse、hbase运维及封装 3、熟练掌握haoop、atlas、ranger、hive、flink、夜莺监控等大数据组件的运维，对大数据组件具备源码改造能力 4、熟练掌握Java、Python、shell，熟悉springboot； 5、有大数据项目开源社区贡献者优先

【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。