【岗位职责】 1.基于交通物流及供应链场景，开展数据挖掘与建模工作，发现潜在规律与业务价值； 2.设计并实现数据特征工程、聚类、分类、预测、异常检测等算法，支撑业务优化与决策； 3.建立并维护指标体系，推动数据驱动的业务分析与运营改进； 4.结合大数据平台与AI模型，探索路径优化、运力预测、需求预测等应用场景； 5.参与构建数据实验平台，支持A/B测试、效果评估与持续迭代； 6.协同数据研发、数据分析、算法工程师，推动挖掘成果工程化与产品化落地； 7.沉淀数据挖掘方法论与最佳实践，形成可复用的模型组件与分析模板。 【任职条件】 1.本科及以上学历，计算机、数据科学、统计学、运筹学等相关专业； 2.2年及以上数据挖掘或机器学习相关经验； 3.熟悉常见挖掘与建模算法（分类、聚类、回归、关联规则、推荐、异常检测等），具备实践经验； 4.精通SQL，熟悉Python/R/Java等编程语言，掌握常用机器学习库（Scikit-learn、XGBoost、LightGBM等）； 5.理解大数据平台（Hadoop、Spark、Flink等），能在大规模数据环境下进行建模与优化； 6.具备良好的业务理解力与沟通能力，能将挖掘结果转化为可执行的业务方案。 【优先条件】 -有交通物流、供应链或金融风控等行业数据挖掘项目经验； -熟悉图计算、时空数据建模、多模态挖掘方法； -主导或参与过推荐系统、预测模型或运筹优化项目； -有数据竞赛（Kaggle、阿里天池等）获奖经验或顶会论文发表。