职位&公司对比
职位详情
- 合肥
- 1-3年
- 本科
- 大数据处理经验
- 机器学习经验
- Spark
- 计算机相关专业
- Python
- 数学/统计相关专业
【岗位描述】 1.负责大模型预训练数据的清洗、去噪与结构化处理,构建高质量语料库,支持模boss型训练需求。 2.设计boss并实现基于Python的高效数据处理Pipeline,优化数据预处理流程,提升数据质量。 3.擅长对接数据采集(上游)与模型训练(下游),制定数据规范、质量监控及闭环优化策略,确保数据-模型高效协同。 【核心技能要求】 1.编程能力 a. 熟练掌握Python语言,熟练使用正则表达式,掌握面向对象编程及类的继承等,有html,json等数据处理经验。 b. 熟练掌握Linux,能够自主进行conda环境配置与依赖管理,擅长使用grep/awk/sed等命令进行文本处理。 c. 具备NLP实战经验,熟悉中文分词技术,掌握文本分类模型训练流程及调优方法,有实际项目经验 2.加分项 a. 熟悉lxml,BeautifulSoup等技术,有一定的爬虫经验。 b. 熟悉DeepSeek、通义千问等国产大模型的选型、量化、推理加速及ollama部署,具备Prompt工程和来自BOSS直聘RAG优化等垂直领域适配经验。 c. 熟练部署并优化开源工具,掌握容器化封装、性能调优及生产级落地能力,确保高效稳定服务于业务场景。 d. 有spark分布式和并发数据处理经验; 【任职资格】 1.本科及以上学历(学信网可查),计算机、数据科学、人工智能相关专业。 2.2年以上数据清洗/处理经验,有LLM或NLP项目经验者优先。 3.具备良好的数据敏感度,能独立解决复杂数据问题。 4.强烈的责任心与团队协作能力,适应快节奏技术迭代kanzhunBOSS直聘。
职位详情
- 合肥
- 3-5年
- 硕士
- SQL
- C++
工作职责: 1.1 负责生产运营过程数据研究分析,为用户提供有效洞察数据直聘,为业务输出有效数据模型; 1.2 以用户为中心、一数据为导向,产出策略并有效拆解、实施和控制; 1.3 负责数据策略相关架构设计与实现,搭建数据策略分析模型,实现数据策略产品化、自动化,提高业务问题解决效率; 1.4 构建可视化的数据分析平台,指导各个业务线的数据和策略优化; 1.5 基于产品生命周期的数据挖掘、模型构建、策略效果分析和落地应用。 任职资格: (1)了解基本的数据挖掘算法,有相关工程落地经验者优先; (2)熟练掌握至少一种面向对象编程语言,boss熟悉常kanzhun用算法和数据结构,熟练使用SQL,掌握python或多种数据分析手段; (3)具有优秀的数据分析能力,对生产制造数据敏感; (4)具备强策来自BOSS直聘略思考能力,掌握结构化分析方法; (5)梳理业务逻辑,推动数据分析策略落地应用; 有新能源行业直聘大数据分析项目工作经验者优先。
技能解析
- 质量监控
- 性能调优
- 数据质量
- 数据处理经验
- 编程能力
- 数据清洗
- 数据科学
- 数据敏感度
- 与团队协作
- 协作能力
- 独立解决
- 优化策略
- 团队协作
- 团队协作能力
- 模型训练
- 数据处理
- 数据采集
- 面向对象
- 数据敏感
- 面向对象编程
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 数据研究
- 大数据分析
- 使用SQL
- 研究分析
- 编程语言
- 架构设计
- 策略分析
- 算法和数据结构
- 数据分析
- 数据挖掘算法
- 常用算法
- 分析能力
- 数据模型
- 分析方法
- 数据挖掘
- 数据分析能力
- 数据结构
- 问题解决
- 生命周期
- 业务逻辑
- 项目工作
- 业务问题
- 产品生命周期
- 生产制造
- 熟悉常用算法
- 面向对象
- 数据敏感
- 面向对象编程
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 节日福利
- 餐补
- 全勤奖
- 保底工资
- 绩效奖金
- 年终奖
公司福利
- 节日福利
- 免费班车
- 包住
- 包吃
- 带薪年假
- 股票期权
- 绩效奖金
- 五险一金
- 子女幼儿园