
智能互联高德-数据挖掘及时空大模型算法专家-北京
任职要求
● 具备良好的数据敏感度及数据分析、挖掘、清洗和建模经验,能从海量数据中提炼核心结果; ● 掌握机器学习常用算法,能把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,完成价值落地; ● 有画像挖掘、交通大数据、智慧城市等相关工作经…
工作职责
参与/负责时空大数据挖掘及时空大模型建模相关工作,包括: ● 用户画像、地理特征、人地关系挖掘; ● 利用高德时空数据、人地关系大数据的特点,通过建模方法创新,深挖数据价值,做大数据的商业价值 ● 从事预训练模型研究、训练、应用,包括但不限于多模态、对比学习、训练任务优化、下游任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等 ● 紧跟大模型新技术,搭建自主可控的从数据处理、训练调试到推理服务的全链路平台。利用大模型技术升级改造现有产品的交互和体验,以及打造产品AIGC方面的能力,包括但不限于人地关系垂类大模型的独立训练和垂类大模型与基座大模型的对接等
参与/负责时空大数据挖掘及时空大模型建模相关工作,包括: ● 用户画像、地理特征、人地关系挖掘; ● 利用高德时空数据、人地关系大数据的特点,通过建模方法创新,深挖数据价值,做大数据的商业价值 ● 从事预训练模型研究、训练、应用,包括但不限于多模态、对比学习、训练任务优化、下游任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等 ● 紧跟大模型新技术,搭建自主可控的从数据处理、训练调试到推理服务的全链路平台。利用大模型技术升级改造现有产品的交互和体验,以及打造产品AIGC方面的能力,包括但不限于人地关系垂类大模型的独立训练和垂类大模型与基座大模型的对接等
1、参与到高德PB级数据仓库的建设,为销售、商家、运营、产品等角色提供丰富稳定的数据化产品服务,为高德APP提供高质量的供给。 2、对海量业务数据资产进行治理和分层建设,规划和沉淀高德的资产建设,沉淀数据资产模型。 3、通过数据化手段,建设AI化的数据能力,支撑销售机会挖掘、销售作业数字化、商家成长和商家运营智能化、业财线上化等。 4、能基于准确性、及时性、稳定性的要求不断提高数据中台的质量和服务。
1. 构建全面的、准确的、能反映服务业务线特征的整体指标体系,,并基于业务监控指标体系,定期产出经营分析和复盘,及时发现与定位业务问题; 2. 通过专题分析,对业务问题进行深入分析,为公司运营决策、产品方向、业务策略提供数据支持;在C端转化,用户运营,B端供给策略、BC联动上有分析经验优先; 3. 沉淀分析思路与框架, 提炼数据产品需求,与相关团队(如技术开发团队) 协作并推动数据产品的落地; 4. 与相关团队协作进行数据建模工作,推动业务部门的数据化运营; 5. 与相关团队协作(如数据运营团队)组织数据技术与产品相关的理念、技能、工具的培训;