
同程旅行数据挖掘算法工程师
社招全职2年以上地点:北京状态:招聘
任职要求
1. 本科及以上学历,理工科专业背景,2年以上数据分析、数据挖掘或数据科学相关工作经验; 2. 数理统计基本功扎实,能够熟练使用SQL/R/Python等工具获取、清洗和分析数据; 3. 良好的业务理解力、逻辑思维能力和定量分析能力,有数学建模相关经验并成功解决实际问题者优先; 4. 优秀的沟通和表达能力,擅于与人协作,具备较强的项目落地能力; 5. 有智能运营和补贴模型相关经验者优先.
工作职责
1. 负责国际机票智能运营系统的搭建,利用数据科学相关手段解决报价策略、收益管理等供应链核心问题; 2. 负责国际机票供应链核心业务的策略优化,数据驱动改进业务流程,提升总体效率和核心指标; 3. 负责国际机票供应链相关数据的定量分析,洞察数据背后的业务规律和价值,发掘优化方向,探索解决方案.
包括英文材料
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
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
数据科学+
https://roadmap.sh/ai-data-scientist
Step by step roadmap guide to becoming an AI and Data Scientist
SQL+
https://liaoxuefeng.com/books/sql/introduction/index.html
什么是SQL?简单地说,SQL就是访问和处理关系数据库的计算机标准语言。
https://sqlbolt.com/
Learn SQL with simple, interactive exercises.
https://www.youtube.com/watch?v=p3qvj9hO_Bo
In this video we will cover everything you need to know about SQL in only 60 minutes.
R+
[英文] R Tutorial
https://www.w3schools.com/r/
R is often used for statistical computing and graphical presentation to analyze and visualize data.
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文,免费,零起点,完整示例,基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
相关职位
社招2年以上G341
1、研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,针对海量用户行为和内容信息,构建和优化用户画像以及用户属性; 2、基于对用户理解和大量数据特征,参与风控、精准营销、个性化定价等模型建设和领域研究,提升产品效果; 3、根据公司需要寻找和采集相关数据,对原始数据进行清理、甄别、归类和整合,并实现流程自动化。
更新于 2020-11-11

社招2年以上算法工程
1、研发基于VLM/多模态大模型的数据挖掘算法,精准识别自动驾驶长尾场景(如极端天气、复杂交通参与行为、罕见障碍物等)。 2、构建高效的自动化数据挖掘Pipeline,提升数据标签质量并降低标注成本。 3、 结合点云、图像、文本等多模态数据,设计多模态特征,支持数据的跨模态检索
更新于 2025-03-20
校招J1002
1、负责海量短视频生产链路算法优化,基于视频特效、用户画像、行为序列、消费反馈等大规模数据信号进行算法建模,加强特效、美颜等视频生产业务的智能化; 2、通过异常检测、因果推断、自动归因等算法等对生产、消费数据进行挖掘,洞察业务痛点,指导业务优化方向; 3、挖掘热点事件、预测流行趋势,帮助视频特效等业务更好运营和生产; 4、挖掘用户特征,用于提升广告与用户匹配的效率、业务反欺诈、渠道反作弊、搜索索引等业务场景。
更新于 2025-07-30