蚂蚁金服蚂蚁国际-数据科学工程师/专家-ASAP
任职要求
1、拥有计算机科学、机器学习、统计学、数学、运筹学、计量经济学等学科的本科或以上学历（优先），有统计推断、统计建模、随机实验设计相关理论基础。 2、熟练掌握SQL和Python，熟悉常用的机器学习和深度学习模型，如K-means、BERT、GBDT，运用数据挖掘、算法模型、因果…
工作职责
1、负责精细化分析分发效率，构建用户/供给画像和标签体系。通过因果推断、动线挖掘、模型预测等方法，精细化分析公/私域流量分发，优化产品功能和用户体验。 2、负责洞察和分析海量数据，深入理解海外用户和商家需求，构建生命周期，衡量长短期价值，科学指导产品和业务的增长策略；协同运营、产品、工程等，探索增长机会，共同推动业务模式和产品不断创新。 3、负责通过AB实验设计、因果推断、深度学习等手段，量化运营策略效果和价值，科学评估运营手段，为业务决策提效。
1、研发业界先进的abtest评估系统，负责实验平台数据科学方向的工作； 2、辅助高德各个业务线利用数据科学来进行业务决策，建立各业务的科学指标体系来衡量迭代效果； 3、开发调研类实验场景评估方法，辅助业务决策特殊实验； 4、探索大模型和实验分析、数据分析的结合场景，提升实验取数、实验解读和实验诊断的效率
1. 为大麦国际核心业务策略、创新商业策略建立完整、科学的指标监控、预测，评估，洞察的数据体系；能够具备建设AB实验的能力，深度参与实验设计，为业务提供策略决策依据； 2、数据驱动和结果导向，设计合适的分析和数科解决方案，利用运筹优化，博弈论，因果推断，机器学习建模等方法对大麦国际内各场景的有效行为提升、营销策略的建模分析与推动，实现业务增长； 3、数据产品建设，负责科学分析能力产品落地，主要包括多维分析、归因分析、智能tips等多种数据科学组件。
1.数据采集方案设计 根据影像算法需求，设计多场景、多维度数据采集方案，覆盖不同光照条件、设备类型及环境变量。 制定传感器参数配置标准，确保原始数据的高信噪比与色彩保真度。 2.数据增强与合成 开发基于物理模型的数据增强工具，扩充数据多样性； 利用生成式AI技术（如GAN、NeRF）合成稀缺场景数据，解决长尾数据分布问题。 数据质量评估与闭环 设计数据质量评价体系，通过算法预筛选+人工复核确保数据质量达标； 建立数据-算法协同优化闭环，根据模型训练效果反向迭代数据采集策略。 3.数据资产管理与合规 构建企业级影像数据库，设计高效检索系统，实现数据版本化管理与权限控制； 确保数据采集符合隐私保护与版权合规要求，制定数据安全使用规范。
1.负责设计、开发和优化用户画像算法模型，利用大数据、机器学习、深度学习和大模型技术，构建精准的用户画像，服务于个性化推荐、精准营销、用户行为分析等业务场景。 2.设计和优化用户画像模型，提升模型的准确性和表现 3.从海量数据中提取特征，构建高效的用户画像 4.开发和改进数据处理、特征工程、模型训练、模型评估等核心技术 5.与产品、数据分析和业务团队合作，确保模型满足业务需求 6.研究和引入业界新技术，提升团队技术实力