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": "数据资产算法工程师-【数据平台】",
"job_level": "未披露",AI生成
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"department": "D11761",
"location": "Beijing",
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"job_category": "J0011"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "快手是内容社区与技术平台公司,业务覆盖短视频、直播、电商、本地生活与 AI 应用。"
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"benefits": "未披露"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "数据资产算法工程师-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11761\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、深入业务场景,基于全站数据资产,运用统计分析、数据挖掘及机器学习方法,主动发掘用户增长、产品优化等方向的业务机会点,推动策略落地并获取业务收益;\n2、探索并应用大模型技术,结合业务场景进行效果调优与方案落地,切实解决关键业务问题,驱动新的增长突破;\n3、通过数据挖掘方法,支持业务归因、模式发现与用户分层等工作,将分析结果有效转化为可执行的业务策略。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,2年以上数据挖掘、机器学习或商业数据分析相关经验;\n2、具备良好的业务理解和数据敏感度,能独立将业务目标转化为数据解决方案,并推动实现业务收益;\n3、熟悉常用的机器学习模型(如分类、回归、聚类),具备扎实的数据挖掘和统计基础;\n4、具备大模型应用经验,能够运用提示工程、微调或相关技术解决实际业务问题,并取得可衡量的业务效果;\n5、熟练使用 Python/SQL 进行数据处理与分析,具备大数据工具(如 Hadoop/Hive/Spark)使用经验,理解数据仓库与特征工程;\n6、具备扎实的编程能力和数据处理工程经验,能适应大规模数据场景下的分析与建模工作;\n7、对数据驱动业务有热情,具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和主动探索精神。",
"requirements_text": "数据资产算法工程师-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11761\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、深入业务场景,基于全站数据资产,运用统计分析、数据挖掘及机器学习方法,主动发掘用户增长、产品优化等方向的业务机会点,推动策略落地并获取业务收益;\n2、探索并应用大模型技术,结合业务场景进行效果调优与方案落地,切实解决关键业务问题,驱动新的增长突破;\n3、通过数据挖掘方法,支持业务归因、模式发现与用户分层等工作,将分析结果有效转化为可执行的业务策略。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,2年以上数据挖掘、机器学习或商业数据分析相关经验;\n2、具备良好的业务理解和数据敏感度,能独立将业务目标转化为数据解决方案,并推动实现业务收益;\n3、熟悉常用的机器学习模型(如分类、回归、聚类),具备扎实的数据挖掘和统计基础;\n4、具备大模型应用经验,能够运用提示工程、微调或相关技术解决实际业务问题,并取得可衡量的业务效果;\n5、熟练使用 Python/SQL 进行数据处理与分析,具备大数据工具(如 Hadoop/Hive/Spark)使用经验,理解数据仓库与特征工程;\n6、具备扎实的编程能力和数据处理工程经验,能适应大规模数据场景下的分析与建模工作;\n7、对数据驱动业务有热情,具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和主动探索精神。",
"skills": [AI生成
"Python",
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"Spark",
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"机器学习",
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"统计分析",
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"fulltext": "数据资产算法工程师-【数据平台】\n数据资产算法工程师-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11761\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、深入业务场景,基于全站数据资产,运用统计分析、数据挖掘及机器学习方法,主动发掘用户增长、产品优化等方向的业务机会点,推动策略落地并获取业务收益;\n2、探索并应用大模型技术,结合业务场景进行效果调优与方案落地,切实解决关键业务问题,驱动新的增长突破;\n3、通过数据挖掘方法,支持业务归因、模式发现与用户分层等工作,将分析结果有效转化为可执行的业务策略。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,2年以上数据挖掘、机器学习或商业数据分析相关经验;\n2、具备良好的业务理解和数据敏感度,能独立将业务目标转化为数据解决方案,并推动实现业务收益;\n3、熟悉常用的机器学习模型(如分类、回归、聚类),具备扎实的数据挖掘和统计基础;\n4、具备大模型应用经验,能够运用提示工程、微调或相关技术解决实际业务问题,并取得可衡量的业务效果;\n5、熟练使用 Python/SQL 进行数据处理与分析,具备大数据工具(如 Hadoop/Hive/Spark)使用经验,理解数据仓库与特征工程;\n6、具备扎实的编程能力和数据处理工程经验,能适应大规模数据场景下的分析与建模工作;\n7、对数据驱动业务有热情,具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和主动探索精神。\n数据资产算法工程师-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11761\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、深入业务场景,基于全站数据资产,运用统计分析、数据挖掘及机器学习方法,主动发掘用户增长、产品优化等方向的业务机会点,推动策略落地并获取业务收益;\n2、探索并应用大模型技术,结合业务场景进行效果调优与方案落地,切实解决关键业务问题,驱动新的增长突破;\n3、通过数据挖掘方法,支持业务归因、模式发现与用户分层等工作,将分析结果有效转化为可执行的业务策略。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,2年以上数据挖掘、机器学习或商业数据分析相关经验;\n2、具备良好的业务理解和数据敏感度,能独立将业务目标转化为数据解决方案,并推动实现业务收益;\n3、熟悉常用的机器学习模型(如分类、回归、聚类),具备扎实的数据挖掘和统计基础;\n4、具备大模型应用经验,能够运用提示工程、微调或相关技术解决实际业务问题,并取得可衡量的业务效果;\n5、熟练使用 Python/SQL 进行数据处理与分析,具备大数据工具(如 Hadoop/Hive/Spark)使用经验,理解数据仓库与特征工程;\n6、具备扎实的编程能力和数据处理工程经验,能适应大规模数据场景下的分析与建模工作;\n7、对数据驱动业务有热情,具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和主动探索精神。\n数据资产算法工程师-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0011\n工作地点:Beijing\n所属部门:D11761\n发布时间:2026-07-01\n\n岗位职责\n1、深入业务场景,基于全站数据资产,运用统计分析、数据挖掘及机器学习方法,主动发掘用户增长、产品优化等方向的业务机会点,推动策略落地并获取业务收益;\n2、探索并应用大模型技术,结合业务场景进行效果调优与方案落地,切实解决关键业务问题,驱动新的增长突破;\n3、通过数据挖掘方法,支持业务归因、模式发现与用户分层等工作,将分析结果有效转化为可执行的业务策略。\n\n任职要求\n1、本科及以上学历,2年以上数据挖掘、机器学习或商业数据分析相关经验;\n2、具备良好的业务理解和数据敏感度,能独立将业务目标转化为数据解决方案,并推动实现业务收益;\n3、熟悉常用的机器学习模型(如分类、回归、聚类),具备扎实的数据挖掘和统计基础;\n4、具备大模型应用经验,能够运用提示工程、微调或相关技术解决实际业务问题,并取得可衡量的业务效果;\n5、熟练使用 Python/SQL 进行数据处理与分析,具备大数据工具(如 Hadoop/Hive/Spark)使用经验,理解数据仓库与特征工程;\n6、具备扎实的编程能力和数据处理工程经验,能适应大规模数据场景下的分析与建模工作;\n7、对数据驱动业务有热情,具备良好的逻辑思维、沟通协作能力和主动探索精神。",
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