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数据挖掘 数据研发 上海杭州P6P7 25-50K·16薪
上海浦东新区陆家嘴经验不限本科
base上海/杭州均可,可现在面试 拿完年终再入职,HC充足,P6P7 数据挖掘、数据建模、数据分析、算法、数据策略、数据研发均可 业务场景-医疗: 1)医
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数据挖掘 18-35K
北京海淀区皂君庙经验不限本科
1、基于对用户和产品的理解和海量数据,参与产品、运营、研发等多种场景的数据分析、实验设计和效果改进和数据建模等; 2、研究数据挖掘或统计学习领域的前沿技术,针对
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数据挖掘 25-40K·16薪
上海杨浦区东外滩3-5年本科
职位描述: 1.负责风控场景的数据挖掘、分析及策略工作; 2.深入了解所负责模块的业务形态,基于设备、账户、行为事件等数据,开展数据挖掘工作,根据挖掘的异常特征
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数据挖掘工程师 30-60K·16薪
北京大兴区亦庄3-5年本科
1、负责京东零售实时标签生产和建设; 2、根据业务场景需求,设计、开发公司内实时计算平台,持续优化性能; 3、理解用户行为分析并构建公司级流量数据产品,支持实时
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数据挖掘工程师 10-15K·18薪
杭州西湖区西湖1年以内本科
1.紧贴业务,用数据算法解决业务问题,挖掘业务机会,让数据价值最大化 2.数据研发和分析能力都有要求 3.2021.11-2022.10毕业应届生
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数据挖掘 30-50K
北京海淀区中关村经验不限硕士
1、数学、统计学、数据挖掘、机器学习、计算机、经济学等相关背景,有交叉学科背景者优先; 2、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情
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数据挖掘 25-50K
北京海淀区上地经验不限本科
岗位职责 1、利用数据挖掘、机器学习相关算法,解决业务需求,驱动业务创新; 2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析,发现数据和业务背后的规律,完成建模;
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数据挖掘 40-70K·14薪
北京大兴区亦庄3-5年博士
岗位职责: 1.灵活运用人工智能算法和运筹学模型,为供应链的计划和决策提供高效的数据辅助和算法决策支持 2.结合电商内外部海量数据,提供精准需求预测和品类规划策
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数据挖掘 18-35K
深圳南山区科技园3-5年本科
工作职责 1.与产品经理一起,完成需求的理解 2.研究算法对业务问题的改进机会点 3.承接需求进行设计、优化数据算法与模型 4.与软件开发一起负责算法的实现 5
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数据挖掘 15-25K
上海静安区南京西路1-3年本科
1.参与各类评分模型的设计、开发、验证、监控以及优化工作,包括贷前、贷中、贷后、营销等模型; 2.拓展新的内外部数据源,以有效扩充模型的输入; 3.基于对
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数据挖掘 300-310元/天
北京昌平区龙泽4天/周3个月硕士
/*******数据开发实习生******/ 职位描述: 负责国际化增长策略的相关工作,包括司乘智能化拉新,广告投放优化等项目. 负责增长数据和数据智能的建设,
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数据挖掘 20-35K
福州闽侯县新西客站1-3年大专
岗位职责:(Java/python方向) 1、负责定向数据的采集与爬取、解析处理、入库及备份等数据日常工作; 2、研究主流网站的爬取方法及数据清洗处理,负责非定
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数据挖掘分析师 10-15K
郑州管城回族区经开区3-5年本科
岗位职责: 1.学习并适应产品设计开发体系和公司产品开发程序; 2.按产品开发规范进行新产品设计;产品设计验证; 3.完成产品技术积累,形成技术规范;理解公司程
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数据挖掘/算法专家 25-50K·16薪
北京朝阳区望京3-5年本科
职位描述: 1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法 2、数据仓库模型设计和建立 3、数据梳理流程的实现和维护 4、物流场景下的地址文本、空间属
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数据挖掘 20-30K
上海浦东新区陆家嘴5-10年本科
面向支付宝业务线,提供数据化运营解决方案。 详情可电话沟通,主要招聘数据研发和数据挖掘相关岗位,薪资在流程中面谈。该职位中的薪资范围描述请忽略。
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数据挖掘 15-25K
杭州萧山区北干1-3年本科
工作职责: 1. 负责电商领域的异常数据检测。 任职条件: 1. 重点本科及以上学历,计算机专业优先,具备扎实的数理统计基础,有丰富的数据处理经验; 2.
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数据挖掘 12-20K
武汉洪山区南湖1-3年本科
岗位职责 1.负责结合数据挖掘的方法,利用关系挖掘、知识挖掘等技术,构建业界领先的商品基础数据; 2.设计算法策略,从海量文本中挖掘特征,驱动商品知识的覆盖度
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数据挖掘 20-30K
北京朝阳区望京1-3年硕士
工作内容: 图像/语音处理算法开发和应用,包括但不限于 1. 语音增强 2. 端点检测 3. 语音辩识 4. 声纹识别 5. 图像识别 任职要求: 1. 熟悉
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数据挖掘工程师/高级工程师 15-30K·13薪
广州3-5年本科
岗位职责: 1. 负责大规模海量数据的特征提取、统计计算、数据分析和数据挖掘 2. 基于用户理解及海量数据特征,提升商业产品变现能力或用户产品体验 3. 研究数
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