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【岗位职责】 1.基于交通物流及供应链场景,开展数据挖掘与建模工作,发现潜在规律与业务价值; 2.设计并实现数据特征工程、聚类、分类、预测、异常检测等算法,支撑业务优化与决策; 3.建立并维护指标体系,推动数据驱动的业务分析与运营改进; 4.结合大数据平台与AI模型,探索路径优化、运力预测、需求预测等应用场景; 5.参与构建数据实验平台,支持A/B测试、效果评估与持续迭代; 6.协同数据研发、数据分析、算法工程师,推动挖掘成果工程化与产品化落地; 7.沉淀数据挖掘方法论与最佳实践,形成可复用的模型组件与分析模板。 【任职条件】 1.本科及以上学历,计算机、数据科学、统计学、运筹学等相关专业; 2.2年及以上数据挖掘或机器学习相关经验; 3.熟悉常见挖掘与建模算法(分类、聚类、回归、关联规则、推荐、异常检测等),具备实践经验; 4.精通SQL,熟悉Python/R/Java等编程语言,掌握常用机器学习库(Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等); 5.理解大数据平台(Hadoop、Spark、Flink等),能在大规模数据环境下进行建模与优化; 6.具备良好的业务理解力与沟通能力,能将挖掘结果转化为可执行的业务方案。 【优先条件】 -有交通物流、供应链或金融风控等行业数据挖掘项目经验; -熟悉图计算、时空数据建模、多模态挖掘方法; -主导或参与过推荐系统、预测模型或运筹优化项目; -有数据竞赛(Kaggle、阿里天池等)获奖经验或顶会论文发表。
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您目前还没有登录:立即登录【岗位职责】 1.基于交通物流及供应链场景,开展数据挖掘与建模工作,发现潜在规律与业务价值; 2.设计并实现数据特征工程、聚类、分类、预测、异常检测等算法,支撑业务优化与决策; 3.建立并维护指标体系,推动数据驱动的业务分析与运营改进; 4.结合大数据平台与AI模型,探索路径优化、运力预测、需求预测等应用场景; 5.参与构建数据实验平台,支持A/B测试、效果评估与持续迭代; 6.协同数据研发、数据分析、算法工程师,推动挖掘成果工程化与产品化落地; 7.沉淀数据挖掘方法论与最佳实践,形成可复用的模型组件与分析模板。 【任职条件】 1.本科及以上学历,计算机、数据科学、统计学、运筹学等相关专业; 2.2年及以上数据挖掘或机器学习相关经验; 3.熟悉常见挖掘与建模算法(分类、聚类、回归、关联规则、推荐、异常检测等),具备实践经验; 4.精通SQL,熟悉Python/R/Java等编程语言,掌握常用机器学习库(Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等); 5.理解大数据平台(Hadoop、Spark、Flink等),能在大规模数据环境下进行建模与优化; 6.具备良好的业务理解力与沟通能力,能将挖掘结果转化为可执行的业务方案。 【优先条件】 -有交通物流、供应链或金融风控等行业数据挖掘项目经验; -熟悉图计算、时空数据建模、多模态挖掘方法; -主导或参与过推荐系统、预测模型或运筹优化项目; -有数据竞赛(Kaggle、阿里天池等)获奖经验或顶会论文发表。
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