京东算法工程师-数据挖掘
任职要求
1- 2025年10月1日至2026年9月30日期间毕业，统招本科及以上学历； 2- 计算机/数学/统计/金融等专业优先； 3- 熟悉使用Python/R等编程工具中的一种，了解Hadoop/Spark/Flink等主流大数据框架; 4- 熟悉常用数据挖掘、…
工作职责
1-结合公司运营业务场景，定义数据分析及挖掘问题； 2-使用统计学分析方法、挖掘算法，构建有效且通用的数据分析模型，支持现有业务并适应业务的不断拓展； 3-挖掘数据建模应用于公司业务相关场景：推荐、风险控制、用户挖掘等。
一、岗位职责 1.面向 To C 线上业务场景，围绕客户全生命周期经营，开展用户/客户数据分析与数据挖掘工作，支持精细化运营、产品增长与商业转化。 2.构建并持续迭代客户画像与分群体系，设计客户动态分群与生命周期演化分析方法，刻画客户结构变化及迁移路径。 3.开展用户行为分析，识别影响用户活跃、留存、转化等关键因素，输出可落地的业务洞察与策略建议。 4.参与推荐、排序、匹配等模型的设计与应用，包括但不限于产品推荐、内容推荐、流量分发与转化预测。 5.与产品、运营、业务及技术团队紧密协作，将业务问题抽象为数据与模型问题，推动数据能力在实际业务中的落地应用。 6.参与数据指标体系与分析方法的建设，提升数据分析与决策支持的系统性和一致性。
1.面向 To C 线上业务场景，围绕客户全生命周期经营，开展用户/客户数据分析与数据挖掘工作，支持精细化运营、产品增长与商业转化。 2.构建并持续迭代客户画像与分群体系，设计客户动态分群与生命周期演化分析方法，刻画客户结构变化及迁移路径。 3.开展用户行为分析，识别影响用户活跃、留存、转化等关键因素，输出可落地的业务洞察与策略建议。 4.参与推荐、排序、匹配等模型的设计与应用，包括但不限于产品推荐、内容推荐、流量分发与转化预测。 5.与产品、运营、业务及技术团队紧密协作，将业务问题抽象为数据与模型问题，推动数据能力在实际业务中的落地应用。 6.参与数据指标体系与分析方法的建设，提升数据分析与决策支持的系统性和一致性。
随本地生活业务多场景AI落地，构建AIGC、B/C端等智能服务的数据飞轮，主要工作涉及: 1. 用户数据分析和策略制定：分析用户交互数据和转化数据，评估不同商品和不同视频内容下用户的转化情况，制定选品、价格和内容优化策略； 2. 优化模型生成效果：负责模型训练数据构建与管理，参与数据筛选、标注及评测体系构建工作。分析和挖掘现有数据资源，通过数据驱动的方法优化，结合A/B测试等手段验证调整效果。
1. 非结构化/多模态数据处理（长文本、短文本、图片、音视频等），结合知识图谱进行实体抽取、归一，属性挖掘，提供在线工程服务。 2. 挖掘用户长/短周期画像，实现多源数据融合，大文本以及多模态表征数据构建以及应用。 3. 结合前沿技术和业务场景，探索创新算法能力。