得物【算法】 数据挖掘专家（交易方向）
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、统计学、数学、数据科学等相关专业；3年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验，有电商/交易/营销算法领域经验者优先。 2、精通Python编程，具备扎实的代码规范与工程化能力，有大规模数据处理与算法服务开发经验，能够独立负责算法模型的设计、开发与上线部署。 3、精通SQL，具备复杂查询优化与数据分析能力；熟练掌握Hive/Spark等大数据处理技术，有亿级数据处理与建模经验。 4、具备敏锐的业务洞察力与数据敏感度…
工作职责
1、负责电商交易场景的算法建设与数据分析，利用因果推断、机器学习等技术进行建模与优化，建立从算法开发、服务部署到AB实验验证的全链路闭环，并沉淀可复用的技术方案与画像体系。 2、推动大模型、多模态、AI Agent等前沿技术在电商交易场景的探索与落地，包括智能决策、自动化运营、个性化服务等方向，实现业务指标与技术创新共同增长。
1.负责大数据在游戏AI等相关领域的算法与产品化等工作，包括但不限于如下方向：用户增长、因果推断、匹配系统、归因分析、千人千面体验流、商业活动/道具个性化推荐等； 2.负责前沿技术跟进，能够识别技术的有效性并快速应用； 3.负责具体项目落地，运用大数据+AI为项目带来可观的收益。
1. 营销场景算法建设：基于对消费金融业务的深度理解，建设用户触达、素材召回、智能出价、流量分发等算法模型和策略，提升营销投放的精准性和转化效率； 2. 业务增长与数据挖掘：通过数据科学方法，运用因果推断、用户行为分析等技术，识别潜在的业务增长机会点，推动算法能力落地，带动业务提升； 3. 前沿技术创新应用：结合业务场景探索大模型技术在营销推荐领域的创新应用，包括但不限于算法做功AI loop自迭代、LLM4Rec、用户理解与意图识别等方向，推动算法能力升级。
1. 面向消费金融及信贷相关业务场景，基于业务理解和数据科学方法，挖掘用户增长、经营优化和营销转化机会，将复杂业务问题抽象为算法建模和智能决策问题； 2. 负责营销推荐场景的算法建设，包括但不限于用户触达、用户圈选、素材召回、推荐排序、智能出价、流量分发、预算分配、个性化策略和效果优化等方向，提升投放精准性、转化效率和业务增长效果； 3. 深度融合机器学习、深度学习、因果推断、运筹优化、控制优化等方法，设计并落地可规模化的算法解决方案，支撑大规模流量和复杂业务场景下的策略迭代与技术攻坚； 4. 探索大模型技术在营销推荐、数据挖掘和智能决策场景中的创新应用，包括但不限于 LLM Agent、LLM4Rec、算法做功 AI loop 自迭代、用户理解与意图识别、AIGC、智能分析与决策辅助等方向，推动算法能力升级和业务落地； 5. 跟踪前沿算法技术，结合实际业务场景沉淀可复用的算法能力、评估体系和工程化解决方案，持续提升算法研发效率与业务应用效果。
1. 基于对业务的理解，通过数据科学的方法，挖掘业务增长机会点，具备良好的业务理解，具备数据挖掘、因果推断等算法能力； 2. 基于消费金融业务，针对信用卡等信贷业务，通过数学建模将业务问题抽象成算法问题，设计对应的算法解决方案，包括但不限于机器学习、运筹优化、控制等方法； 3. 算法研究和创新，能将前沿算法技术与业务场景相结合，沉淀创新的算法能力； 4. 结合业务场景探索大模型应用，包括但不限于智能服务对话、AIGC、LLM数据挖掘、LLM4Rec、Agent等方向；