百度增长数据挖掘工程师（J83004）
任职要求
-本科及以上学历，具备数学、统计学、数据挖掘、机器学习、计算机等相关背景 -掌握常用的数理统计和因果推断方法，熟悉SQL，R/Python等工具，具有数仓建设经验 -良好…
工作职责
-基于业务的理解及海量数据，设计合理的分析框架、指标体系，评估业务表现 -基于以往数据表现，进行产品后续指标的预估，并能从数据中挖掘产品潜在增长点 -从海量数据中，挖掘产品增长的具体手段，助力公司业务的持续增长 -跟踪和分析最新的数据科学技术和趋势，持续提升数据分析能力
1.负责腾讯会议画像体系的建设，利用机器学习、大模型等技术，优化标签体系，为产品设计研发及运营提供数据支持； 2.参与腾讯会议增长全链路的数据分析挖掘，构建客群挖掘，营销推荐等数据增长能力，科学地应用AB实验和因果推断，助力业务迭代增长策略； 3.与产品、运营、数据等团队紧密协作，深入理解业务需求，将算法策略应用于实际业务场景（如精细化运营、个性化推荐），推动策略执行与效果迭代。
1.负责海外锁屏图文的个性化推荐，提高锁屏内容的展示效率和用户体验，能从全局视角，优化推荐系统的全链路 2.建立和管理锁屏图文标签体系，开发用户画像特征，刻画用户偏好 3.关注和跟踪业务长期指标，优化算法策略，驱动业务增长
参与顺丰B端营销增长领域核心业务，海量企业数据应用和广阔的算法数据落地空间 1、参与B端营销场景下的客户画像数据底盘能力建设，通过结合内外部企业行为数据，构建全客户生命周期的企业画像和应用数据能力； 2、负责利用数据挖掘和算法模型等手段驱动业务策略，制定技术落地方案，提升线索营销和转化效率，为业务增长目标负责； 3、负责算法和数据前沿技术的研究与应用落地，结合大模型能力进行数智化应用；
1. 数据建模与预测 负责海量用户行为、日志等数据的挖掘与分析，构建高精度预测模型（如用户增长、流失预警、GMV预测、等）。 应用机器学习（XGBoost/LSTM/Transformer等）、统计建模（时间序列分析、因果推断）等技术解决业务预测问题。 2. 业务场景驱动 深入理解助手/本地生活等业务场景，将预测结果落地为可执行的策略，支持业务决策。 协同产品、运营团队设计AB实验，评估模型效果并迭代优化。 3.前沿技术探索 跟踪AI领域最新进展（如大模型、AutoML、强化学习），探索在业务中的创新应用。