58赶集数据挖掘岗位
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了58赶集数据挖掘岗位相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
1、算法工程师（数据挖掘、算法方向）-招聘事业部
所属部门：招聘事业部
团队人数：300人
部门介绍：58招聘事业群算法方向目前两个团队在看人：一个团队是做反作弊加简历挖掘加推荐；另外一个团队主做推荐。
汇报对象：部门负责人
汇报对象介绍：大牛
工作地点：朝阳区酒仙桥北路甲10号院105号楼
工作职责：
1、负责58招聘用户画像数据及标签的开发，主要工作内容包括海量数据接入、存储、IDMapping的开发及优化、实时用户画像的开发等；
2、负责分析挖掘业务线对大数据产品的需求（应用场景），利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：搜索，个性化推荐，价格预估，风险预测等；
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等；
4、负责用户及商户相关的分析，将58的业务需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化。
任职资格：
1、信息检索、自然语言处理、文本挖掘、机器学习、模式识别、软件工程等相关专业，本科毕业3年以上工作经验或硕士毕业1年以上工作经验；
2、熟悉PYTHON、JAVA SCALA、SHELL等语言，工程实现能力强，包括但不限于：数据清洗、采样、特征工程，模型时效性，模型调参、多模型融合尝试等；
3、对基于hadoop的大数据处理体系有深入认识，具备相关产品（hadoop/spark/storm/hive/hbase）项目应用研发经验；
4、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力；
5、强烈的责任心与主动性，对所负责工作有owner意识，并能自我驱动成长。
拥有以下技能或经验者优先考虑：
1、对机器学习框架Tensorflow 、XGBOOST、LIBSVM、LIBLINEAR等有深入研究及应用者优先；
2、熟悉分布式系统设计范型，有大规模系统设计和工程实现的经验者优先。
2、机器学习算法工程师-架构部
所属部门：架构部
团队人数：300人
部门介绍：58数据挖掘团队是58赶集集团大数据应用方向的核心团队，承载在构建集团级用户画像产品和服务平台，打造用户云，商家云，构建用户标签挖掘框架、用户精准运营平台的重任，团队致力于数据融合与应用，坐拥58、赶集、安居客、中华英才网等海量数据资源，以深挖数据价值，把数据应用于搜索、推荐、推送、金融等多场景、改善用户体验为己任，欢迎热衷于数据科学的人才加入迎接挑战。
汇报对象：技术负责人
汇报对象介绍：技术大佬，部门技术副总裁是腾讯背景
工作地点：北京朝阳区酒仙桥北路甲10号院101号楼
工作职责：
1、负责58赶集集团通用户画像数据及标签的开发，主要工作内容包括海量数据接入、存储、IDMapping的开发及优化、实时用户画像的开发等；
2、负责分析挖掘业务线对大数据产品的需求（应用场景），利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：搜索，个性化推荐，价格预估，风险预测等；
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等；
4、 负责用户及商户相关的分析，将58的业务需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化。
任职资格：
数据&算法方向
1、信息检索、自然语言处理、文本挖掘、机器学习、模式识别、软件工程等相关专业，本科毕业3年以上工作经验或硕士毕业1年以上工作经验；
2、精通PYTHON、JAVA SCALA、SHELL等语言，工程实现能力强，对特征工程、统计学习、神经网络、深度学习等有深入研究和实际应用；
3、对基于hadoop的大数据处理体系有深入认识，具备相关产品（hadoop/spark/storm/hive/hbase）项目应用研发经验；
4、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力；
5、强烈的责任心与主动性，对所负责工作有owner意识，并能自我驱动成长。
拥有以下技能或经验者优先考虑：
1、对机器学习框架Tensorflow 、XGBOOST、LIBSVM、LIBLINEAR等有深入研究及应用者优先；
2、熟悉分布式系统设计范型，有大规模系统设计和工程实现的经验者优先；
3、有3年以上实际大规模数据（TB级以上）处理经验者优先。
3、-机器学习和数据挖掘工程师
所属部门：信息安全部
汇报对象：部门负责人
工作地点：北京朝阳区酒仙桥北路甲10号院105号楼
工作职责：
1. 图像增强与识别核心算法的研究。
2. 信息安全部相关图像产品的开发。
任职资格：
1. 5年以上图像工程相关项目研发经验。
2. 熟悉常用的图像处理与增强算法。
3. 熟悉常用的机器学习算法及其在图像识别中的应用。
4. 熟练使用C++/Java/Python语言，熟悉包括OpenCV在内的开源类库的使用与开发。
5. 较强的学习、分析问题的能力，良好的团队合作意识与跨部门沟通的能力。
6. 有深度学习研究经历，在图像处理、计算机视觉或机器学习领域发表过高质量论文的优先考虑。
4、数据挖掘工程师
所属部门：架构部
汇报对象：技术负责人
下属团队：0人
工作地点：北京朝阳区酒仙桥北路甲10号院105号楼
工作职责：
1、负责58赶集集团通用户画像数据及标签的开发，主要工作内容包括海量数据接入、存储、IDMapping的开发及优化、实时用户画像的开发等；
2、负责分析挖掘业务线对大数据产品的需求（应用场景），利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：搜索，个性化推荐，价格预估，风险预测等；
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等；
4、 负责用户及商户相关的分析，将58的业务需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化。
任职资格：
数据&算法方向
1、信息检索、自然语言处理、文本挖掘、机器学习、模式识别、软件工程等相关专业，本科毕业3年以上工作经验或硕士毕业1年以上工作经验；
2、精通PYTHON、JAVA SCALA、SHELL等语言，工程实现能力强，对特征工程、统计学习、神经网络、深度学习等有深入研究和实际应用；
3、对基于hadoop的大数据处理体系有深入认识，具备相关产品（hadoop/spark/storm/hive/hbase）项目应用研发经验；
4、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力，对数据敏感，良好的沟通能力；
5、强烈的责任心与主动性，对所负责工作有owner意识，并能自我驱动成长。
拥有以下技能或经验者优先考虑：
1、对机器学习框架Tensorflow 、XGBOOST、LIBSVM、LIBLINEAR等有深入研究及应用者优先；
2、熟悉分布式系统设计范型，有大规模系统设计和工程实现的经验者优先；
3、有3年以上实际大规模数据（TB级以上）处理经验者优先。
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