拓維信息 數據挖掘工程師 招聘（工資待遇要求）

崗位職責：
1.業務理解與問題定義： 深入理解公司業務，能將復雜的業務問題轉化為可量化、可解決的數據挖掘問題。
2.數據探索與處理： 負責海量數據的收集、清洗、整合和特征工程，為模型構建提供高質量的數據基礎。
3.模型開發與實現： 應用和開發先進的機器學習、深度學習、統計建模等算法（如：分類、回歸、聚類、關聯規則、NLP、圖神經網絡等），構建高效、穩定的數據挖掘模型，以解決實際業務問題。
4.模型評估與優化： 設計合理的評估體系，對模型效果進行全方位評估與驗證；持續跟蹤模型線上表現，并對其進行迭代優化和調參。
5.模型部署與落地： 與工程團隊緊密合作，推動數據挖掘模型的線上部署、A/B測試和*終落地，實現數據驅動的業務價值。
6.洞察輸出與報告： 從數據中挖掘有價值的規律和洞察，形成分析報告或數據產品，為業務決策和產品方向提供數據支持。
任職要求：
必備要求：
1.學歷與專業： 計算機科學、統計學、數學、人工智能或相關專業，碩士及以上學歷。
2.編程能力： 精通至少一門編程語言，如 Python 或 R，并有豐富的實戰經驗。熟悉常用的數據科學庫（如：Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等）。
3.數據庫與大數據技術： 熟練使用SQL進行復雜的數據查詢和處理；有使用至少一種大數據平臺（如：Hadoop, Spark, Hive, Flink）的經驗者優先。
4.算法與理論基礎： 扎實的機器學習、數據挖掘、數理統計理論基礎，熟悉常見的算法原理、應用場景及優缺點。
5.問題解決能力： 具備強烈的數據敏感度和優秀的問題分析、解決能力，樂于挑戰難題。
6.團隊協作： 良好的溝通能力和團隊協作精神，能夠清晰地向技術和非技術人員闡述模型和結論。
優先考慮：
1.擁有 2年以上 行業數據挖掘或機器學習項目實踐經驗。
2.有完整的從0到1的數據挖掘項目落地經驗，熟悉模型部署和上線的整個生命周期（MLOps）。
3.在以下某一個或多個領域有深入研究和實踐經驗：
?自然語言處理（NLP）： 文本分類、情感分析、實體識別、文本生成等。
?計算機視覺（CV）： 圖像識別、目標檢測等。
?圖挖掘/網絡分析： 社區發現、節點分類、鏈接預測等。
?推薦系統： 召回、排序、重排等相關算法。
?風控模型： 反欺詐、信用評分等。