网易数据挖掘工程师
任职要求
1、计算机、数据挖掘、统计、数学等相关领域本科或以上学历; 2、了解常见机器学习、深度学习算法,有广告点击率预估、媒体数据回传、AI智能投放相关项目经验者优先; 3、扎实的编程基础,熟练应用Python编程语言进行算法开发; 4、熟悉大数据平台hadoop、spark,有熟悉使用MapReduce、Hive、HDFS、Hbase、Redis、Kafka经验者优先; 5、具备良好的逻辑分析能力、问题分析和解决能力,对数据敏感,有良好的沟通和学习能力
工作职责
1、负责日常的广告数据处理和分析工作,包括但不限于用户标签数据计算、数据清理、数据分析和常规建模; 2、基于海量玩家行为,利用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法,负责设计和优化用户数据挖掘模型; 3、负责数据挖掘应用功能的设计和开发,包括结构化数据处理、预测模型建立、用户行为研究和用户属性生成、效果评估、以及功能的后续迭代优化等工作
1. 负责零售业务的数据挖掘、分析与洞察,优化用户画像标签体系,支持精准营销和个性化推荐。 2. 参与特征工程开发,从海量数据中提取高价值特征,优化模型效果,提升业务核心指标(如转化率、留存率)。 3. 参与跨团队项目,与产品、运营团队协作,充分理解业务诉求,识别业务机会并推动项目决策。

工作职责: 促销敏感增益算法: 开发并优化促销策略中敏感增益算法,通过数据挖掘和分析提高促销活动的效果和客户回报率。 APP高潜人群识别: 利用数据挖掘技术,识别并细分APP用户中的高潜力人群,帮助运营团队实现精准营销和个性化服务。 APP用户特征预测: 构建预测模型,分析和预测APP用户行为特征,包括但不限于购买倾向、使用习惯等,为产品优化和市场营销提供预测性建议。 渠道转化贡献度归因和增量归因算法: 设计和应用归因算法,评估不同渠道对业务转化的贡献度,并实施增量归因算法来识别渠道效果的真实提升。 APP基础数据标签清洗: 负责对APP基础数据进行标签清洗和整理,确保数据的准确性和可靠性,以支持后续的数据挖掘和分析工作。

1、基于业务方的需求,设计各种数据挖掘模型,为业务方提供解决方案; 2、对游戏用户行为数据进行分析,监控以及挖掘,为业务放方供数据支持; 3、负责公司产品的数据分析、用户研究、市场研究工作,提供产品整个生命周期的策略支持与验证依据; 4、负责机器学习,深度学习等研究,并应用数据挖掘,机器学习等,为项目提供技术支持; 5、根据业务需要,完成上级安排的其他市场调研/数据分析/方案设计等工作。
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