快手高级数据挖掘工程师
社招全职3年以上D0599地点:北京状态:招聘
任职要求
1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握分类、回归、聚类等机器学习模型,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地; 2、扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验; 3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,对数据驱动业务有极大的兴趣; 4、本科…
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工作职责
1、整合海量多维数据,进行全站数据挖掘,构建用户、客户、内容等多个实体的资产标签体系; 2、分析和研究数据与实际业务,针对具体业务场景,挖掘各类人群标签,整合三方数据对用户进行分级建设,精准刻画用户各属性; 3、深度参与到用户标签体系建设、广告投放效果优化等方向的工作。
包括英文材料
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
数据挖掘+
https://www.youtube.com/watch?v=-bSkREem8dM
Database vs Data Warehouse vs Data Lake
https://www.youtube.com/watch?v=7rs0i-9nOjo
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
大数据+
https://www.youtube.com/watch?v=bAyrObl7TYE
https://www.youtube.com/watch?v=H4bf_uuMC-g
With all this talk of Big Data, we got Rebecca Tickle to explain just what makes data into Big Data.
学历+
数据分析+
[英文] Data Analyst Roadmap
https://roadmap.sh/data-analyst
Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2025
Go+
https://www.youtube.com/watch?v=8uiZC0l4Ajw
学习Golang的完整教程!从开始到结束不到一个小时,包括如何在Go中构建API的完整演示。没有多余的内容,只有你需要知道的知识。
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1、深入理解业务,分析业务数据,给业务输出数据解决方案,应用机器学习/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、参与智能增长相关业务,包括但不限搜推、用增、营销等,深入挖掘价值增长点,推动业务效果提升。
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利用快手平台海量用户的静态和动态数据,运用机器学习、数据挖掘等技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等等。具体职责包括: 1、通过对用户全域数据的挖掘和分析,进行用户建模,实现对用户各属性的精准刻画; 2、负责追踪业界先进算法的研发和优化,以提高画像模型的效果和效率; 3、设计和建模用户认知标签,如兴趣、意愿等,参与相关业务效果的优化; 4、分析和研究数据与实际业务需求,针对具体业务场景,挖掘各类人群标签。
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