主分类:数据分析与数据科学
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"job": {
"job_title": "内容生态数据科学实习生-国际电商",
"job_level": "实习",AI生成
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"department": "未披露",
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"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "算法"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"degree": "硕士及以上学位在读",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、负责围绕电商内容生态中的短视频、直播、图文、达人、商家与商品等对象开展数据分析与建模,构建内容质量、创作者成长、用户体验、生态健康度等指标体系,识别关键问题与优化机会;\n2、负责分析影响内容消费、互动转化,结合曝光、点击、互动、转化、复购、负反馈、举报、审核与治理结果等数据,产出可解释的业务洞察与策略建议;\n3、参与建设内容原子标签、内容簇、达人/商家/商品/直播间画像等数据资产,对大规模行为序列、内容特征、关系网络与多模态信息进行统计建模和探索分析,支撑内容理解能力;\n4、参与运用智能技术搭建内容生态质量与风险监控、异常预警体系和根因分析框架,推动持续优化;\n5、主动使用大模型TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent等AI工具提升工作效率,包括代码开发、SQL生成、数据探索、实验分析、洞察归纳等;同时具备对AI输出进行验证、修正和沉淀的能力。",
"requirements_text": "1、硕士及以上学位在读,统计、计算机、数学、信息、工业工程、经济管理等相关专业优先;\n2、具备扎实的数据分析与编码能力,熟练使用Python数据栈,熟悉SQL(Hive/SparkSQL),了解数据建模与性能优化;熟悉Spark/Hadoop等大数据工具者优先;具备扎实的统计学、机器学习、因果推断等数据科学理论基础及应用经验,具备业务问题拆解、指标体系搭建和复杂数据分析能力;\n3、对内容生态、推荐系统、电商业务、创作者经济、用户行为分析或多模态AI有兴趣,具备良好的业务理解能力、逻辑思维能力和跨团队沟通协作能力;\n4、积极应用TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent工具辅助分析、编码和研究者优先;\n5、有大模型、多模态、推荐系统、图算法、序列建模、AIGC内容识别、RAG/Agent等相关项目经验者优先;\n6、在数据挖掘/机器学习顶会(KDD、WWW、WSDM、ICML、NeurIPS、VLDB等)有论文,或在Kaggle、天池等竞赛中取得优异成绩者优先。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"Spark",
"Hadoop",
"机器学习",
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"数据挖掘",
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"逻辑思维",
"分析能力",
"建模",
"大语言模型",
"检索增强生成"
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"preferred_qualifications": "1、硕士及以上学位在读,统计、计算机、数学、信息、工业工程、经济管理等相关专业优先;熟悉Spark/Hadoop等大数据工具者优先;4、积极应用TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent工具辅助分析、编码和研究者优先;5、有大模型、多模态、推荐系统、图算法、序列建模、AIGC内容识别、RAG/Agent等相关项目经验者优先;6、在数据挖掘/机器学习顶会(KDD、WWW、WSDM、ICML、NeurIPS、VLDB等)有论文,或在Kaggle、天池等竞赛中取得优异成绩者优先",
"job_highlights": "未披露"
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"contact": {
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"fulltext": "内容生态数据科学实习生-国际电商\n职位描述\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、负责围绕电商内容生态中的短视频、直播、图文、达人、商家与商品等对象开展数据分析与建模,构建内容质量、创作者成长、用户体验、生态健康度等指标体系,识别关键问题与优化机会;\n2、负责分析影响内容消费、互动转化,结合曝光、点击、互动、转化、复购、负反馈、举报、审核与治理结果等数据,产出可解释的业务洞察与策略建议;\n3、参与建设内容原子标签、内容簇、达人/商家/商品/直播间画像等数据资产,对大规模行为序列、内容特征、关系网络与多模态信息进行统计建模和探索分析,支撑内容理解能力;\n4、参与运用智能技术搭建内容生态质量与风险监控、异常预警体系和根因分析框架,推动持续优化;\n5、主动使用大模型TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent等AI工具提升工作效率,包括代码开发、SQL生成、数据探索、实验分析、洞察归纳等;同时具备对AI输出进行验证、修正和沉淀的能力。\n\n职位要求\n1、硕士及以上学位在读,统计、计算机、数学、信息、工业工程、经济管理等相关专业优先;\n2、具备扎实的数据分析与编码能力,熟练使用Python数据栈,熟悉SQL(Hive/SparkSQL),了解数据建模与性能优化;熟悉Spark/Hadoop等大数据工具者优先;具备扎实的统计学、机器学习、因果推断等数据科学理论基础及应用经验,具备业务问题拆解、指标体系搭建和复杂数据分析能力;\n3、对内容生态、推荐系统、电商业务、创作者经济、用户行为分析或多模态AI有兴趣,具备良好的业务理解能力、逻辑思维能力和跨团队沟通协作能力;\n4、积极应用TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent工具辅助分析、编码和研究者优先;\n5、有大模型、多模态、推荐系统、图算法、序列建模、AIGC内容识别、RAG/Agent等相关项目经验者优先;\n6、在数据挖掘/机器学习顶会(KDD、WWW、WSDM、ICML、NeurIPS、VLDB等)有论文,或在Kaggle、天池等竞赛中取得优异成绩者优先。\n日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。\n团队介绍:国际电商是以TikTok为载体的电商业务(也称为TikTok Shop),致力于成为用户发现并获取优价好物的首选平台,在直播电商、视频内容电商、货架电商等多场景下,国际电商希望能为用户提供更个性化、更主动、更高效的消费体验,为商家提供稳定可靠的平台服务,致力于新奇好物畅销全球,美好生活触手可得的使命。\nData-电商团队是国际电商的核心算法技术力量,专注于电商领域的算法创新,帮助用户高效发现感兴趣的商品,保障用户的购物安全,提升交易各环节的智能化水平。在这里,你将与一流的产品和技术团队合作、钻研,一起应对技术和业务上的挑战,推动技术在电商场景的深度落地。\n\n1、负责围绕电商内容生态中的短视频、直播、图文、达人、商家与商品等对象开展数据分析与建模,构建内容质量、创作者成长、用户体验、生态健康度等指标体系,识别关键问题与优化机会;\n2、负责分析影响内容消费、互动转化,结合曝光、点击、互动、转化、复购、负反馈、举报、审核与治理结果等数据,产出可解释的业务洞察与策略建议;\n3、参与建设内容原子标签、内容簇、达人/商家/商品/直播间画像等数据资产,对大规模行为序列、内容特征、关系网络与多模态信息进行统计建模和探索分析,支撑内容理解能力;\n4、参与运用智能技术搭建内容生态质量与风险监控、异常预警体系和根因分析框架,推动持续优化;\n5、主动使用大模型TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent等AI工具提升工作效率,包括代码开发、SQL生成、数据探索、实验分析、洞察归纳等;同时具备对AI输出进行验证、修正和沉淀的能力。\n1、硕士及以上学位在读,统计、计算机、数学、信息、工业工程、经济管理等相关专业优先;\n2、具备扎实的数据分析与编码能力,熟练使用Python数据栈,熟悉SQL(Hive/SparkSQL),了解数据建模与性能优化;熟悉Spark/Hadoop等大数据工具者优先;具备扎实的统计学、机器学习、因果推断等数据科学理论基础及应用经验,具备业务问题拆解、指标体系搭建和复杂数据分析能力;\n3、对内容生态、推荐系统、电商业务、创作者经济、用户行为分析或多模态AI有兴趣,具备良好的业务理解能力、逻辑思维能力和跨团队沟通协作能力;\n4、积极应用TRAE、Codex、Claude Code、数据分析Agent工具辅助分析、编码和研究者优先;\n5、有大模型、多模态、推荐系统、图算法、序列建模、AIGC内容识别、RAG/Agent等相关项目经验者优先;\n6、在数据挖掘/机器学习顶会(KDD、WWW、WSDM、ICML、NeurIPS、VLDB等)有论文,或在Kaggle、天池等竞赛中取得优异成绩者优先。",
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