主分类：数据分析与数据科学
辅助：AI应用开发（非Agent）（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
{
"schema_version": "via_ai_product_manager_jobs_v1",
"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "数据挖掘工程师（策略 / Agent 方向）",
"job_level": "校招",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "网易互联网2027届校园招聘",
"location": "杭州",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术"AI生成
},
"company": {
"company_name": "网易",
"company_industry": "互联网 / 游戏 / 数字内容",
"company_size": "10000人以上",
"company_website": "netease.com",
"company_description": "网易提供互联网和游戏服务，并通过有道、网易云音乐、网易严选等业务提供学习、音乐及消费服务。"
},
"compensation": {
"salary_range": {
"min": "",
"max": "",
"currency": "未披露",
"cycle": "未披露"
},
"benefits": "未披露"
},
"requirements": {
"working_years": "",
"degree": "2027届计算机、统计学、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、负责网易云音乐优质歌曲挖掘、歌曲孵化相关的数据分析与挖掘：从用户行为、内容标签、渠道分发等多源数据中做清洗与特征加工，搭建歌曲潜力识别、分层与打分策略；\n2、推动策略/运营工作的 Agent 化：用大模型 + 工具链（SQL / Python 脚本 / 内部 API）把选歌、诊断、报告、复盘等重复流程做成可自动运行的 Agent 工作流，并持续做提示词迭代与效果评测；\n3、与推歌运营配合，复用歌曲孵化相关策略，开创更多样的商业化推歌策略，增加推歌业务收入；\n4、结合站外热点数据，及时捕捉全平台热点，对热点进行多模态标签拆解，接入平台产品，支撑优质多模态内容持续生产；\n5、主导推动策略效果调优，能独立联动数据产品、运营、算法等各方，实现业务目标的达成。",
"requirements_text": "1、2027届计算机、统计学、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历；\n2、动手能力强：熟练使用 SQL 与 Python，能独立完成数据清洗、特征工程与脚本化处理；具备较强的数据分析与挖掘能力，熟悉常用数据挖掘/机器学习算法及应用流程；\n3、了解大模型与 Agent 相关技术（Prompt 工程、RAG、Function Call/工具调用、工作流编排），有用 AI 工具把重复性工作自动化的实践或项目经历者优先；\n4、对数据敏感，逻辑严谨，具备一定的工程化能力；责任心强、细致认真，能承受较强的工作压力，有较强的 owner 意识和推进意识；\n5、具备一定的音乐内容理解力，能与歌曲数据表现相结合，寻找全局最优的视角推动策略迭代和运营效果优化。",
"skills": [AI生成
"Python",
"SQL",
"机器学习",
"数据分析",
"数据挖掘",
"数据清洗",
"大语言模型",
"检索增强生成"
],
"preferred_qualifications": "3、了解大模型与 Agent 相关技术（Prompt 工程、RAG、Function Call/工具调用、工作流编排），有用 AI 工具把重复性工作自动化的实践或项目经历者优先",
"job_highlights": "未披露"
},
"contact": {
"recruiter_name": "未披露",
"contact_methods": [
{
"type": "apply_link",
"value": "https://campus.163.com/app/detail/index?id=4809&projectId=103"
}
]
},
"posting": {
"posting_id": "103_4809",
"post_date": "",
"hire_time": "未披露",
"update_date": "20260917",
"job_url": "https://campus.163.com/app/detail/index?id=4809&projectId=103"
},
"fulltext": "数据挖掘工程师（策略 / Agent 方向）\n职位描述\n1、负责网易云音乐优质歌曲挖掘、歌曲孵化相关的数据分析与挖掘：从用户行为、内容标签、渠道分发等多源数据中做清洗与特征加工，搭建歌曲潜力识别、分层与打分策略；\n2、推动策略/运营工作的 Agent 化：用大模型 + 工具链（SQL / Python 脚本 / 内部 API）把选歌、诊断、报告、复盘等重复流程做成可自动运行的 Agent 工作流，并持续做提示词迭代与效果评测；\n3、与推歌运营配合，复用歌曲孵化相关策略，开创更多样的商业化推歌策略，增加推歌业务收入；\n4、结合站外热点数据，及时捕捉全平台热点，对热点进行多模态标签拆解，接入平台产品，支撑优质多模态内容持续生产；\n5、主导推动策略效果调优，能独立联动数据产品、运营、算法等各方，实现业务目标的达成。\n\n职位要求\n1、2027届计算机、统计学、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历；\n2、动手能力强：熟练使用 SQL 与 Python，能独立完成数据清洗、特征工程与脚本化处理；具备较强的数据分析与挖掘能力，熟悉常用数据挖掘/机器学习算法及应用流程；\n3、了解大模型与 Agent 相关技术（Prompt 工程、RAG、Function Call/工具调用、工作流编排），有用 AI 工具把重复性工作自动化的实践或项目经历者优先；\n4、对数据敏感，逻辑严谨，具备一定的工程化能力；责任心强、细致认真，能承受较强的工作压力，有较强的 owner 意识和推进意识；\n5、具备一定的音乐内容理解力，能与歌曲数据表现相结合，寻找全局最优的视角推动策略迭代和运营效果优化。\n1、负责网易云音乐优质歌曲挖掘、歌曲孵化相关的数据分析与挖掘：从用户行为、内容标签、渠道分发等多源数据中做清洗与特征加工，搭建歌曲潜力识别、分层与打分策略；\n2、推动策略/运营工作的 Agent 化：用大模型 + 工具链（SQL / Python 脚本 / 内部 API）把选歌、诊断、报告、复盘等重复流程做成可自动运行的 Agent 工作流，并持续做提示词迭代与效果评测；\n3、与推歌运营配合，复用歌曲孵化相关策略，开创更多样的商业化推歌策略，增加推歌业务收入；\n4、结合站外热点数据，及时捕捉全平台热点，对热点进行多模态标签拆解，接入平台产品，支撑优质多模态内容持续生产；\n5、主导推动策略效果调优，能独立联动数据产品、运营、算法等各方，实现业务目标的达成。\n1、2027届计算机、统计学、数学、自动化等相关专业硕士及以上学历；\n2、动手能力强：熟练使用 SQL 与 Python，能独立完成数据清洗、特征工程与脚本化处理；具备较强的数据分析与挖掘能力，熟悉常用数据挖掘/机器学习算法及应用流程；\n3、了解大模型与 Agent 相关技术（Prompt 工程、RAG、Function Call/工具调用、工作流编排），有用 AI 工具把重复性工作自动化的实践或项目经历者优先；\n4、对数据敏感，逻辑严谨，具备一定的工程化能力；责任心强、细致认真，能承受较强的工作压力，有较强的 owner 意识和推进意识；\n5、具备一定的音乐内容理解力，能与歌曲数据表现相结合，寻找全局最优的视角推动策略迭代和运营效果优化。",
"standard_classification": {
"std_category_code": "T017",
"std_aux_codes": [
"T008"
],
"std_category_status": null,
"std_taxonomy_version": "20261104"
}
}