算法工程师(有数据分析背景)
1.5-2万元/月
更新 2025-12-27 14:36:15
浏览 251
职位详情
算法工程师
经验不限
大模型算法 · 推荐算法 · Python · SQL
岗位职责
1、数据挖掘与分析:
对多源业务数据进行清洗与整合,深入分析客户行为及市场动态,为团队提供基于数据的决策依据。
搭建核心指标监控机制,持续推动业务表现的动态优化。
2、模型开发与优化:
运用机器学习方法(如决策树、随机森林等)构建预测模型,支持内容分发、SEO提升等关键环节的策略制定。
初步掌握深度学习技术,并在特定场景中实践应用(如优化内容生成效果)。
3、数据工程支持:
协同后端团队设计高效的数据管道,保障数据从采集到使用的流畅性与准确性。
负责数据仓库的日常维护,确保数据的一致性与可用性。
4、可视化与报告:
借助开源工具(如Matplotlib、Seaborn)或商业平台(如Tableau)制作清晰直观的数据图表,助力团队理解数据价值。
定期输出数据分析报告,为业务方向提供可落地的建议。
5、AI工具集成与优化:
对接主流AI模型(如GPT、BERT等),改进内容创作、关键词预估等相关任务的效果。
积极探索AI技术与实际业务的融合路径,提升整体工作效率。
任职要求
教育背景:计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
熟练使用Python、SQL,具备高效的数据处理与分析能力;
了解常见机器学习算法及框架(如Scikit-learn);
具有一定数据工程基础,熟悉ETL流程和数据仓储概念;
掌握至少一种数据可视化工具(如Tableau、PowerBI或Matplotlib)。
业务敏感度:能快速把握业务需求,提出匹配的数据解决思路。
学习与适应能力:对新兴技术(如AI工具、深度学习)有强烈兴趣,能迅速掌握并投入应用。
团队协作:具备良好的跨部门沟通能力,可与后端、内容、市场等多方紧密配合。
1、数据挖掘与分析:
对多源业务数据进行清洗与整合,深入分析客户行为及市场动态,为团队提供基于数据的决策依据。
搭建核心指标监控机制,持续推动业务表现的动态优化。
2、模型开发与优化:
运用机器学习方法(如决策树、随机森林等)构建预测模型,支持内容分发、SEO提升等关键环节的策略制定。
初步掌握深度学习技术,并在特定场景中实践应用(如优化内容生成效果)。
3、数据工程支持:
协同后端团队设计高效的数据管道,保障数据从采集到使用的流畅性与准确性。
负责数据仓库的日常维护,确保数据的一致性与可用性。
4、可视化与报告:
借助开源工具(如Matplotlib、Seaborn)或商业平台(如Tableau)制作清晰直观的数据图表,助力团队理解数据价值。
定期输出数据分析报告,为业务方向提供可落地的建议。
5、AI工具集成与优化:
对接主流AI模型(如GPT、BERT等),改进内容创作、关键词预估等相关任务的效果。
积极探索AI技术与实际业务的融合路径,提升整体工作效率。
任职要求
教育背景:计算机科学、数学、统计学或相关专业本科及以上学历。
熟练使用Python、SQL,具备高效的数据处理与分析能力;
了解常见机器学习算法及框架(如Scikit-learn);
具有一定数据工程基础,熟悉ETL流程和数据仓储概念;
掌握至少一种数据可视化工具(如Tableau、PowerBI或Matplotlib)。
业务敏感度:能快速把握业务需求,提出匹配的数据解决思路。
学习与适应能力:对新兴技术(如AI工具、深度学习)有强烈兴趣,能迅速掌握并投入应用。
团队协作:具备良好的跨部门沟通能力,可与后端、内容、市场等多方紧密配合。
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