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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:tencent:2090281754874265600

微信支付-数据科学

未披露 · 深圳 · 腾讯

主分类:数据分析与数据科学
算法与数据
辅助:Agent系统开发(仅展示)
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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    "data_type": "ai_product_manager_jobs",
    "job": {
        "job_title": "微信支付-数据科学",
        "job_level": "未披露",AI生成
        "work_category": "全职",AI生成
        "department": "WXG",
        "location": "深圳",
        "work_mode": "未披露",AI生成
        "job_category": "技术"AI生成
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    "company": {
        "company_name": "腾讯",
        "company_industry": "互联网 / 科技 / 人工智能",
        "company_size": "10000人以上",
        "company_website": "tencent.com",
        "company_description": "腾讯是一家互联网和科技公司,业务覆盖通信与社交、数字内容、游戏、金融科技、企业服务、云计算与人工智能等方向。"
    },
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            "currency": "未披露",
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        "benefits": "未披露"
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    "requirements": {
        "working_years": 3,
        "degree": "硕士及以上学历",
        "language": "未披露",AI生成
        "visa_support": "未披露",
        "responsibilities": "1.负责微信支付场景企业级DataAgent全栈建设,涵盖知识库、知识图谱、架构优化、评测体系搭建,持续迭代Agent智能分析能力;\r\n2.结合大模型与数据科学能力,落地NL2SQL、自动化业务洞察能力,赋能日常数据分析与智能决策;\r\n3.应用机器学习、因果推断等方法解决业务异常排查、用户增长分析、策略归因评估等核心问题;\r\n4.联动各业务线共建统一的数据智能标准,沉淀可复用的AI数据能力体系,实现规模化落地。",
        "requirements_text": "1.硕士及以上学历,数据科学、统计、人工智能、机器学习等相关专业,数理基础扎实;\r\n2.熟练掌握机器学习、统计建模、因果推断方法论,具备业务归因、策略评估实战经验;\r\n3.精通Python、SQL、Spark,具备扎实的大数据处理与模型工程落地能力;\r\n4.核心要求:有LLM、RAG、知识图谱落地经验,具备真实DataAgent研发、架构优化、工作流搭建实战经历;\r\n5.擅长业务问题拆解与技术方案落地,具备良好的项目推进与跨团队协作能力;\r\n6.优先:有支付/金融领域 数智化、NL2SQL平台落地、算法竞赛/顶会论文成果者优先。",
        "skills": [AI生成
            "Python",
            "SQL",
            "Spark",
            "机器学习",
            "知识图谱",
            "项目推进",
            "团队协作",
            "建模",
            "检索增强生成"
        ],
        "preferred_qualifications": "6.优先:有支付/金融领域 数智化、NL2SQL平台落地、算法竞赛/顶会论文成果者优先",
        "job_highlights": "未披露"
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    "contact": {
        "recruiter_name": "未披露",
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    "posting": {
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        "post_date": "2026-09-01",
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    "fulltext": "微信支付-数据科学\n渴望为世界带来新意的人,早已对描绘未来的“热词”不陌生——人工智能、机器学习、数据科学等等。腾讯始终在业界前沿不断探索,积极布局,并为优秀的你提供无限广阔的舞台。我们坚信科技的不断革新,最终能带来美好的、撼动人心的改变。\n1.负责微信支付场景企业级DataAgent全栈建设,涵盖知识库、知识图谱、架构优化、评测体系搭建,持续迭代Agent智能分析能力;\r\n2.结合大模型与数据科学能力,落地NL2SQL、自动化业务洞察能力,赋能日常数据分析与智能决策;\r\n3.应用机器学习、因果推断等方法解决业务异常排查、用户增长分析、策略归因评估等核心问题;\r\n4.联动各业务线共建统一的数据智能标准,沉淀可复用的AI数据能力体系,实现规模化落地。\n1.硕士及以上学历,数据科学、统计、人工智能、机器学习等相关专业,数理基础扎实;\r\n2.熟练掌握机器学习、统计建模、因果推断方法论,具备业务归因、策略评估实战经验;\r\n3.精通Python、SQL、Spark,具备扎实的大数据处理与模型工程落地能力;\r\n4.核心要求:有LLM、RAG、知识图谱落地经验,具备真实DataAgent研发、架构优化、工作流搭建实战经历;\r\n5.擅长业务问题拆解与技术方案落地,具备良好的项目推进与跨团队协作能力;\r\n6.优先:有支付/金融领域 数智化、NL2SQL平台落地、算法竞赛/顶会论文成果者优先。",
    "standard_classification": {
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