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kanzhun训练数据的清洗、去噪与结构化处理,构建高质量语料库,支持模型训练需求。 2.设计并实现基于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分式和并发数据处理经验;来自BOSS直聘来自BOSS直聘任职资格】 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,能来自BOSS直聘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。

职位详情

  • 合肥
  • 3-5年
  • 硕士
  • Java
  • 大数据处理经验
  • Python

工作职责: 1、负责对接业务条线(主要有设备,工艺,质量等)的数据挖掘及分析需求,协助完成模型的开发、部署、测试、监控及应用管理: 2、负责推进与子公司业务方联合分析建模工作,为业务方提供模型应用支持: 3、负直聘责模型特征库和指标体系建设,协助完成模型数据需求整合,包括业务含义和业务口径梳理,推进数据需求的开发、测试并完成指标的验证: 4、负责利用机器学习技术开发和落地不同业务场景的模型,包括但不限于特征工程、机器学习、知识图谱、神经网络等建模方法与无监督学习、半监督学习、有监督学习目标交叉融合的模型。 kanzhun任职资格: 1.全日制大学硕士及以上学历,统计学、应用数学、信息与计算科学、运筹学、来自BOSS直聘计算机科学等数学与计算机相关专业,掌握扎实的统计学,数据挖掘,机器学习理论基础; 2.具有数据挖掘等方面的项目经验; 3.能熟练运用Python\Java等boss数据挖掘工具和技能(至少精通一种); 4.有志于制造业业务数据分析,具有自我驱动能力,对新技术有强烈求知欲和学习能力; 5.善于从业角度解读数据,能推动数据分析结果落地和应用创新; 6.良好的团队沟通合作能力。

技能解析

专有技能
  • 面向对象
  • 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
  • 数据敏感
  • 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
  • 面向对象编程
  • 数据处理
  • 数据采集

    数据来自CSL职业科学研究室

    技能解析

    专有技能
    • 团队沟通合作
    • 建模方法
    • 沟通合作能力
    • 业务数据
    • 团队沟通
    • 应用数学
    • 沟通合作
    • 神经网络
    • 知识图谱
    • 分析结果
    • 理论基础
    • 需求整合
    • 数据分析
    • 机器学习
    • 数据挖掘工具
    • 技术开发
    • 学习能力
    • 体系建设
    • 数据挖掘
    • 合作能力

      数据来自CSL职业科学研究室

      工作时间

      上午09:00   -   下午06:00

      工作时间

      上午08:30   -   下午05:30
      双休偶尔加班

      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
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      更新于 2025-05-13