职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 1-3年
- 硕士
- 数据挖掘
- 人工智能
- 机器学习
岗位职责： 1. 海量医疗数据的清洗、统计、挖掘等算法研发。kanzhun 2. 利用机器学习模型在医学研究等boss方面对各种影响因素的挖掘与探索。 3. 参与机器学习、数据挖掘、统计分析类的算法研究与实现. 岗位要求： 1. 机器学习、数据挖掘kanzhun、计算机、数学、统计、金融等本科或以上学历 2. 熟悉Python和SQL，具有两年以上的大数据统计分析和算法开发经验 3. 熟练掌握Hadoop、Spark进行数据处理和分析 4. 扎实的理论和算法基础，对常见数据挖掘、统计和机器学习算法有一定的理解。 5. 擅长逻辑模型分析、设计，较强的抽象、概括、总结能力，善于发现思考并能以产品的思路提出解决问题的方案 6. 来自BOSS直聘数据敏感，喜欢数据工作，相信能从中挖掘出价值，有医学或药学背景更佳。
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 硕士
- Python
- 数学/统计相关专业
- 计算机相关专业
- 大数据处理经验
- 数据建模及数据挖掘
- 千人千面智能化精准化
- 数据建模分析
1、负责智能营销业务的商业模式论证、投入产出分析、写业务方案、组织实施以及推广 等工作:2、推动大数据分析理念、方法及工具在财富管理业务中的应用，协同相关部门对现有业务开展提供直聘智能营销支持;3、基于线上渠道为客户提供千人千面、智能化、精准化、场景化服务，基于线下分支机构、一线员工来自BOSS直聘开发供kanzhun智能营销工具，并实现线上、线下联动营销;4、基于大数据分析、业务规则理及算法模型预测，建立用户的全生命周期智能精准营销服务体系，完善业boss务运营机制和标准化流程;5、其他日常工作及领导交办的工作 1、计算机、数学、统计学、金融、财务、经济学、法学、管理学、文学、传播学、心理学等相关专业全日制本科及以上学历;2、熟练掌握SQL、Python及常用的机器学习算法模型，熟悉数据清洗、挖掘及统计分析方法 3、能够通过需求分析准确实现数据建模及数据挖掘，能够基于业务场景完成数据智能工具的设计和落地;4、有金融行业相关智能营销、数据挖掘、数据建模分析等工作经验优先;具备良好的沟通和项目管理能力，较强的责任心和团队协作意识。
技能解析
- 数据统计
- 数据处理和分析
- 解决问题
- 数据敏感
- 算法开发经验
- 算法研究
- 算法基础
- 数据统计分析
- 开发经验
- 善于发现
- 数据处理
- 总结能力
- 算法开发
- 机器学习
- 机器学习算法
- 学习算法
- 数据挖掘
- 统计分析
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 大数据分析
- 项目管理
- 需求分析
- 协作意识
- 数据分析
- 业务运营
- 熟悉数据
- 团队协作
- 商业模式
- 分析方法
- 财富管理
- 项目管理能力
- 数据清洗
- 生命周期
- 建模分析
- 管理能力
- 数据建模
- 好的沟通
- 算法模型
- 团队协作意识
- 机器学习
- 机器学习算法
- 学习算法
- 数据挖掘
- 统计分析
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 年终奖
- 带薪年假
- 零食下午茶
- 节假日加班费
- 定期体检
公司福利
- 交通补助
- 生日福利
- 节日福利
- 高温补贴
- 通讯补贴
- 带薪年假
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
备注
职位发布者未明确表明公司信息，具体可咨询职位发布人进行确认。
电子营业执照
京公网安备11010502032801