顺丰大数据挖掘与分析工程师实习生
任职要求
1、本科或研究生在校学生； 2、统计、生物统计、运筹、应用数学等相关专业优先； 3、在互联网或物联网行业的数据分析实习或工作经验及APP数据运营、物流数据分析经验的优先； 4、优秀的商业分析能力，有及时发现和分析其中隐含问题的敏锐性，能从复杂…
工作职责
2、分析和研究数据与实际业务的关联关系，利用数据挖掘的先进技术，针对具体业务需求场景，进行建模分析； 3、基于海量用户行为数据和其他数据，开发设计面向常规算法不能解决问题的可扩展机器学习算法，并以实际业务应用为导向研发创新方法，产生创新应用； 4、为产品运营提供数据分析支持，包括网站数据分析、产品用户分析、行业分析等。
1、设计和优化算法，提升海外增长场景的用户体验，驱动DAU的持续增长； 2、参与算法模型优化和落地，包括但不限于因果推断模型、深度学习模型、强化学习等算法模型； 3、参与搭建机器学习框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 4、探索和追踪前沿的算法和技术，结合增长业务、产出业界领先的解决方案。
1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过超大规模的机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手短视频推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发、大数据、高效可靠的线上服务； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1、参与亿级用户规模的视频推荐优化，提升停留时长、点击率、留存率等核心指标； 2、参与机器学习、深度学习领域的技术研发工作，包括但不限于深度模型设计与优化、强化学习、迁移学习、图神经网络等的算法和系统研发等； 3、分析海量用户行为数据和视频数据，增加有效的特征，挖掘用户兴趣，优化排序机制； 4、通过超大规模机器学习模型和系统，使用先进的检索和排序手段，优化社区生态，优化快手短视频推荐效果； 5、针对海量用户行为数据，提供分布式的算法实现的解决方案，大幅提升算法计算规模和性能； 6、参与搭建推荐系统框架，提供高并发，大数据，高效可靠的线上服务； 7、参与全域流量博弈的机制设计，协助拓展业务边界； 8、参与前沿问题探索与研究，结合实际应用场景，提供全面的技术解决方案。
1、参与快手大数据体系的设计与建设，通过数据仓库、元数据、数据管理等体系，管理和建设几千P的数据； 2、参与各类数据专题体系（社交、内容生产/消费、直播、游戏、电商、商业化等）的建设，通过对数据的建设和应用理解，支持各类的业务管理决策和业务运营； 3、参与快手大数据产品的研发，研究洞察分析、效果监控、归因分析、ABTest等数据能力，结合自己的商业sense，发掘数据的业务价值； 4、获得数据领域的各类大牛的指导，徜徉在世界领先的大数据处理和应用技术的海洋中。