工作内容： 1、协助团队完成业务数据的提取、清洗、特征处理与统计分析,搭建基础数据集,保障数据质量与可用性。 2、参与数据挖掘、机器学习相关项目,协助完成模型训练、特征筛选、效果验证与结果复盘,落地用户分析、趋势预测、风险识别等场景。 3、基于数据分析与挖掘结果,输出清晰的数据结论、分析报表及可视化成果,支撑业务运营、策略优化与决策落地。 4、跟进学习数据挖掘前沿算法与工具,沉淀数据分析、模型调优经验,协助团队迭代数据流程与特征体系。 5、配合业务、产品团队拆解需求,完成日常数据支持、专项分析任务,助力业务降本增效、精细化运营。 6、参与文本语义挖掘、向量特征构建相关工作,依托向量数据库完成数据向量化、检索优化,赋能智能匹配、内容理解、语义召回等业务场景。 职位要求： 1、本科及以上学历，统计学、数据科学、计算机、软件工程、数学、人工智能、大数据等相关专业优先。 2、具备扎实的数据挖掘、数理统计、机器学习理论基础，熟悉常用算法原理及适用场景。 3、 无硬性工作经验要求，接受优秀应届生、实习转正同学，有相关项目、竞赛、科研经历者优先。 技能要求： 4、熟练掌握 Python 数据分析工具，精通Pandas、Numpy、Matplotlib等，熟练使用SQL，能够高效完成数据查询、清洗、统计分析工作。 5、熟悉主流数据挖掘、机器学习算法，包括但不限于：聚类、分类、回归、协同过滤、决策树、随机森林、逻辑回归等，理解算法核心原理。 6、了解常用机器学习框架（Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch 任选其一即可），有模型训练、调优、验证实操经验优先。 7、具备基础的数据思维，能够从海量数据中提炼有效信息、发现业务问题，具备独立完成数据分析、数据挖掘项目的能力。