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职位列表 链接有效 不适用(官网全量采集) official:kuaishou:31904

数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】

未披露 · Beijing · 快手科技

主分类:搜索推荐与业务决策算法研发
算法与数据
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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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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        "responsibilities": "数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12854\n发布时间:2026-08-03\n\n岗位职责\n1、整合海量全域数据,运用机器学习技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等;\n2、深入业务场景,利用全站海量多维数据,综合运用统计和数据挖掘/机器学习/大模型微调的方法,探索平台新的业务增长点,为各类业务系统提供特征和模型支撑;\n3、深度参与归因分析、商业化广告、用户增长等专题类建设工作。\n\n任职要求\n1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握常见的机器学习模型,以及大模型SFT/RL等微调技术,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地;\n2、本科及以上学历,有数据挖掘、机器学习相关经验,扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验;\n3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,能够追踪业界最前沿的技术;",
        "requirements_text": "数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12854\n发布时间:2026-08-03\n\n岗位职责\n1、整合海量全域数据,运用机器学习技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等;\n2、深入业务场景,利用全站海量多维数据,综合运用统计和数据挖掘/机器学习/大模型微调的方法,探索平台新的业务增长点,为各类业务系统提供特征和模型支撑;\n3、深度参与归因分析、商业化广告、用户增长等专题类建设工作。\n\n任职要求\n1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握常见的机器学习模型,以及大模型SFT/RL等微调技术,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地;\n2、本科及以上学历,有数据挖掘、机器学习相关经验,扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验;\n3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,能够追踪业界最前沿的技术;",
        "skills": [AI生成
            "机器学习",
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    "fulltext": "数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12854\n发布时间:2026-08-03\n\n岗位职责\n1、整合海量全域数据,运用机器学习技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等;\n2、深入业务场景,利用全站海量多维数据,综合运用统计和数据挖掘/机器学习/大模型微调的方法,探索平台新的业务增长点,为各类业务系统提供特征和模型支撑;\n3、深度参与归因分析、商业化广告、用户增长等专题类建设工作。\n\n任职要求\n1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握常见的机器学习模型,以及大模型SFT/RL等微调技术,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地;\n2、本科及以上学历,有数据挖掘、机器学习相关经验,扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验;\n3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,能够追踪业界最前沿的技术;\n数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12854\n发布时间:2026-08-03\n\n岗位职责\n1、整合海量全域数据,运用机器学习技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等;\n2、深入业务场景,利用全站海量多维数据,综合运用统计和数据挖掘/机器学习/大模型微调的方法,探索平台新的业务增长点,为各类业务系统提供特征和模型支撑;\n3、深度参与归因分析、商业化广告、用户增长等专题类建设工作。\n\n任职要求\n1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握常见的机器学习模型,以及大模型SFT/RL等微调技术,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地;\n2、本科及以上学历,有数据挖掘、机器学习相关经验,扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验;\n3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,能够追踪业界最前沿的技术;\n数据挖掘工程师(数据资产)-【数据平台】\n\n基础信息\n招聘类型:社招\n职位类别:J0012\n工作地点:Beijing\n所属部门:D12854\n发布时间:2026-08-03\n\n岗位职责\n1、整合海量全域数据,运用机器学习技术,对用户进行标签识别、人群挖掘、兴趣挖掘、表征学习等;\n2、深入业务场景,利用全站海量多维数据,综合运用统计和数据挖掘/机器学习/大模型微调的方法,探索平台新的业务增长点,为各类业务系统提供特征和模型支撑;\n3、深度参与归因分析、商业化广告、用户增长等专题类建设工作。\n\n任职要求\n1、具备机器学习或者数据挖掘的研究和项目背景;熟练掌握常见的机器学习模型,以及大模型SFT/RL等微调技术,能够把业务问题拆解成适合的数据、算法问题,并完成价值落地;\n2、本科及以上学历,有数据挖掘、机器学习相关经验,扎实的编程基础,精通至少一门编程语言; 有大数据计算、分布式算法开发经验;\n3、好奇心,有良好的的数据和业务敏感度,能够追踪业界最前沿的技术;",
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