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快手数据挖掘/算法工程师(核心资产)-【数据平台】

社招全职1-3年J0012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…
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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。
包括英文材料
机器学习+
数据挖掘+
算法+
大数据+
学历+
数据分析+
还有更多 •••
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社招5年以上技术类-数据

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。

更新于 2025-07-31北京
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社招3年以上技术类-数据

方向一: 1. 负责支付宝行业运营平台内流量投放、增长相关的数据服务,包括:数据仓库(离线、实时)设计和研发、数据赋能业务的方案设计和推进运营场景需要的数据诉求; 2. 研究支付宝亿级用户的相关行为及数据,并基于分类、标注、聚类等机器学习手段,挖掘不同业务场景的业务标签; 3. 负责相关域的数据架构治理,包括集群管理、数仓架构管理、需求流程管理等。 方向二: 负责支付宝用户业务数据体系和增长解决方案建设,通过数据技术和数据科学手段为业务决策及策略落地提供支持,助力业务增长。 1、负责支C侧业务核心数据体系的设计,基于业务理解业务洞察指标体系,及时发现业务问题和机会,并沉淀数据资产和数据产品; 2、深入理解业务的战略和策略打法,敏锐洞察业务痛点,利用数据技术和数据科学手段为业务决策、产品方向、增长策略提供业务建议和方案; 3、协同技术和算法团队打造可持续数据解决方案,通过效果和效率的提升助力业务增长,推动业务模式和产品不断创新。

更新于 2025-09-05上海|杭州
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社招1年以上

阿里资产技术团队负责建设全球领先的网络资产处置平台,承载司法拍卖、破产处置、珍品交易等多个市场体量巨大的业务,应对海量用户、巨量资金带来的复杂大型互联网系统架构。 1. 复杂场景下的智能算法构建: ○ 负责商品拍卖场景的搜索推荐系统优化,包括基于用户行为的长短期兴趣建模,设计多目标排序策略(精准推荐/惊喜度平衡),解决新品冷启动、多样性打散等业务难题; ○ 构建亿级商品知识体系,研发基于大模型的商品结构化分析、同品识别、属性纠错等多模态商品分析解决方案; ○ 开发基于时序特征的成交价与拍下率预测系统,提升拍卖定价策略的合理性。 2. 前沿算法探索和落地,LLM/GNN/多模态等前沿技术在搜推场景的应用落地,包括: ○ 基于用户意图理解的生成式推荐范式; ○ 图神经网络在异构图谱中的关系挖掘; ○ 基于大模型的知识增强的多模态商品表征。 3. 算法数据闭环建设: ○ 设计科学的效果评估体系,构建AB实验、因果推断与归因分析的全链路验证机制; ○ 推动算法成果转化为关键业务指标的提升(GMV/LTV/用户时长等)。 我们提供: ○ 参与核心系统的架构设计机会; ○ 行业领先的GPU算力集群与数据资源支持; ○ 与顶尖算法团队共同探索搜索推荐技术前沿领域的创新突破。

更新于 2025-07-10杭州
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社招1年以上D6225

1、整合快手全域海量异构数据,建设公司级核心资产,包括但不限于统一ID服务、时空资产和用户画像; 2、参与核心资产研发体系建设,比如架构设计、数仓建设和数据治理; 3、技术攻坚,解决海量数据下的复杂技术问题,比如关系挖掘、图挖掘中的工程问题; 4、深入业务场景,了解业务痛点,为各业务线提供数据驱动的解决方案。

更新于 2024-08-28北京