百度数据挖掘和分析工程师（J71373）
任职要求
-3年以上深度学习相关工作或研究经验，有自动驾驶相关经验优先 -计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业硕士或以上学历，博士优先 -具备扎实的Python/C++开发能力，有良好的编程习惯 -加分项：具有自动驾驶相关的图搜/文搜经验优先 -加分项：具有多模大模型、few-shot learning、开放目标检测、主动学习等相关研发和应用经验优先 -加分项：机器学习、计算机视觉或机器人领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI、NIPS等发表论文者优先
工作职责
-负责设计和研发图搜、文搜算法，提升自动驾驶数据检索引擎的数据供给能力 -负责设计和研发数据挖掘算法，为自动驾驶车端/云端模型的数据驱动供给数据 -负责设计和研发自动问题分析算法，为自动驾驶模型提供基于海量数据的诊断和评价 -负责优化挖掘和分析算法框架，提升挖掘和分析任务在大规模计算资源上的运行效率
负责可灵AI的多源数据，线上用户反馈数据采集，挖掘和分析。通过数据挖掘、统计分析和可视化工具，完善可灵AI数据闭环链路，为可灵AI的数据侧提供战略决策和业务优化提供数据支持。 1、数据pipeline构建：负责视频生成大模型的训练数据构建与管理，参与数据筛选、标注及质量评估工作。分析和挖掘现有数据资源，设计有效的数据分布策略，支持模型的持续迭代； 2、数据分布分析：对模型训练数据分布进行详细分析，识别数据偏差、不均衡及潜在问题。提供数据分布的可视化报告及改进建议，确保模型训练数据覆盖目标场景和多样性需求； 3、用户数据分析：分析用户交互数据，评估视频生成效果与用户满意度，提取用户反馈中的数据优化方向。构建用户行为分析模型，探索用户需求变化并为模型优化提供参考； 4、优化模型生成效果：构建数据飞轮。通过数据驱动的方法优化视频生成大模型效果，结合A/B测试等手段验证调整效果。与算法工程师合作，制定数据调整与扩展策略，提升模型在真实场景中的生成能力。
1、负责物流营运问题的分析挖掘工作，主导关键业务问题的分析建模，构建可解释的归因模型或预测模型。 2、负责利用数据挖掘和算法模型等手段驱动业务策略，输出分析报告，制定技术落地方案，推动机会点的落地。 3、负责算法和数据前沿技术的研究与应用落地
1、负责夸克AI业务相关的数据分析工作，包括不限于影响功能体验提升与增长的因素，渗透及留存的归因等； 2、对于业务有深度思考，进而转变为关键指标的搭建和监控，对短期异常进行归因，对长期趋势进行解读形成洞察； 3、基于业务迭代和分析需要，完善数据建设；通过合理的AB实验方案及分析方法等，清晰客观的看清用户体验的变化，进而提出有针对性的解决方案，协助产品提升用户使用体验； 4、通过动线分析、因果推断等科学的方法，对业务做专项分析；帮助业务理解业务发过程中的关键现象和问题，形成有效认知和干预手段； 5、主动发现业务本质的需要和痛点，找到可改进/提效的机会，给出具体可行的优化建议，推进落地并带来业务实际提升；
1.参与大规模企业数据的清洗、分析和挖掘，保证基础数据质量；结合内外部数据，构建企业画像，打造企业级数据底盘能力； 2.支持业务数据的定制化开发和挖掘，针对不同业务如：销售支持，客户保障，数据应用等，将业务需求抽象成数据挖掘逻辑； 3.参与搭建企业级数据服务能力，利用文本挖掘、自然语言处理、机器学习等方法，建模分析和解决企业在供应链、拓客、经营效率及经营风险上面临的实际问题，助力企业客户的经营发展；