快手数据挖掘/算法工程师（核心资产）-【数据平台】
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…
工作职责
1、整合海量多维数据，进行全站数据挖掘，构建用户画像体系、时空知识体系，并搭建全站核心数据资产管理平台； 2、深入业务场景，利用全站海量多维数据，综合运用统计和数据挖掘/机器学习的方法，探索平台新的业务增长点，为各类业务系统提供特征和模型支撑； 3、深度参与归因分析、异常检测、知识图谱等专题类建设工作。
1. 全模态数据流水线与架构建设：参与万亿级、EB级海量多模态数据（涵盖多语言文本、图像、音频、视频及 Agent 行为数据等）的采集、存储、清洗与加工。设计并实现高效率、高质量的全模态流程编排引擎及核心处理算子（Pipeline），保障海量异构数据的规模化流转与高扩展性。 2. 全模态数据自动化标注：能够结合深度学习与多模态大模型技术，研发并落地智能化的数据处理策略。利用算法模型进行跨模态特征提取与对齐、低质量噪声数据过滤、复杂场景下的异常数据拦截与高价值数据挖掘，大幅提升数据处理的自动化水平与数据质量。 3. 多模态数据对齐、评估与合成：主导大规模“图-文”、“视-文”、“音-文”等多模态对齐数据的规模化生产，尤其是在稀缺数据领域，探索并落地智能标注与前沿的数据合成（Data Synthesis）技术。与算法团队紧密合作，深度参与多模态大模型SFT及对齐阶段的高质量数据集构建、配比调优与评测，并通过评测结果反向持续优化语料质量。 4. 数据资产化与科学分析：主导AI应用的全流程数据仓库与数据分析研发工作，包括数据同步、数据建模、数据计算、数据挖掘分析与数据可视化；构建高扩展性、高一致性、高业务价值的AI应用核心数据资产体系，确保指标准确、及时与可追溯 5. 关注数据处理领域的新技术、新工具和新方法，积极参与技术分享和团队内部培训，推动团队的技术升级和创新。
1. 全模态数据流水线与架构建设：参与万亿级、EB级海量多模态数据（涵盖多语言文本、图像、音频、视频及 Agent 行为数据等）的采集、存储、清洗与加工。设计并实现高效率、高质量的全模态流程编排引擎及核心处理算子（Pipeline），保障海量异构数据的规模化流转与高扩展性。 2. 全模态数据自动化标注：能够结合深度学习与多模态大模型技术，研发并落地智能化的数据处理策略。利用算法模型进行跨模态特征提取与对齐、低质量噪声数据过滤、复杂场景下的异常数据拦截与高价值数据挖掘，大幅提升数据处理的自动化水平与数据质量。 3. 多模态数据对齐、评估与合成：主导大规模“图-文”、“视-文”、“音-文”等多模态对齐数据的规模化生产，尤其是在稀缺数据领域，探索并落地智能标注与前沿的数据合成（Data Synthesis）技术。与算法团队紧密合作，深度参与多模态大模型SFT及对齐阶段的高质量数据集构建、配比调优与评测，并通过评测结果反向持续优化语料质量。 4. 数据资产化与科学分析：主导AI应用的全流程数据仓库与数据分析研发工作，包括数据同步、数据建模、数据计算、数据挖掘分析与数据可视化；构建高扩展性、高一致性、高业务价值的AI应用核心数据资产体系，确保指标准确、及时与可追溯 5. 关注数据处理领域的新技术、新工具和新方法，积极参与技术分享和团队内部培训，推动团队的技术升级和创新。
1、加入高德地图的商业智能BI团队，深入理解高德核心业务，为决策层评估业务价值、进行业务决策等提供数据支撑； 2、数据研发：参与高德地图打车、搜索等核心业务的数据仓库、数据产品建设，参与数据治理并沉淀业务数据资产； 3、数据挖掘：基于高德地图的海量日志，通过算法模型挖掘有价值的业务信息，指导高德地图的产品迭代。
1、加入高德地图的商业智能BI团队，深入理解高德核心业务，为决策层评估业务价值、进行业务决策等提供数据支撑； 2、数据研发：参与高德地图打车、搜索等核心业务的数据仓库、数据产品建设，参与数据治理并沉淀业务数据资产； 3、数据挖掘：基于高德地图的海量日志，通过算法模型挖掘有价值的业务信息，指导高德地图的产品迭代。