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崗位職責(zé)：
作為大數(shù)據(jù)挖掘算法工程師，你將利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)建模、運(yùn)籌優(yōu)化等技術(shù)，從海量（PB級(jí)）汽車行業(yè)數(shù)據(jù)中挖掘價(jià)值、構(gòu)建預(yù)測(cè)模型、優(yōu)化決策。你負(fù)責(zé)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)高效算法，解決用戶畫像、車輛標(biāo)簽、時(shí)空預(yù)測(cè)、推薦排序、因果分析等業(yè)務(wù)問題，并推動(dòng)模型在生產(chǎn)環(huán)境的應(yīng)用落地。你需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和扎實(shí)的算法功底。
主要職責(zé)
一、數(shù)據(jù)挖掘與特征工程：
1.深入分析汽車行業(yè)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)（用戶行為、車輛狀態(tài)、時(shí)空軌跡、診斷數(shù)據(jù)等），進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、清洗、轉(zhuǎn)換和特征提取。
2.構(gòu)建高價(jià)值特征，支撐上層算法模型。
二、算法模型研發(fā)與應(yīng)用：
1.應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)（XGBoost, LightGBM, Scikit-learn）、深度學(xué)習(xí)（PyTorch/TF用于非大模型場(chǎng)景）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、因果推斷等技術(shù)，研發(fā)和優(yōu)化算法模型，解決：
?用戶畫像與車輛標(biāo)簽： 精準(zhǔn)分類、打標(biāo)、畫像構(gòu)建。
?智能推薦與匹配： 提升信息、服務(wù)、資源的匹配效率和精準(zhǔn)度。
?時(shí)空數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)： 車輛軌跡預(yù)測(cè)、交通流預(yù)測(cè)、需求預(yù)測(cè)、駐留點(diǎn)分析等。
?車輛診斷與健康管理： 基于數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)、性能評(píng)估。
?駕駛行為分析： 安全評(píng)分、駕駛風(fēng)格識(shí)別等。
?因果推斷： 分析策略、活動(dòng)等的真實(shí)效果。
三、大數(shù)據(jù)處理與模型實(shí)現(xiàn)：
1.利用Hive, Spark, Flink, Scala/Python等大數(shù)據(jù)技術(shù)處理和建模PB級(jí)數(shù)據(jù)。
2.在分布式環(huán)境下高效實(shí)現(xiàn)、訓(xùn)練和評(píng)估算法模型。
3.熟悉數(shù)倉(cāng)概念，能有效利用Hive、Doris等數(shù)倉(cāng)進(jìn)行高效數(shù)據(jù)查詢和模型部署。
四、模型部署與效果迭代：
1.與工程團(tuán)隊(duì)合作，將算法模型部署到生產(chǎn)環(huán)境。
2.設(shè)計(jì)監(jiān)控指標(biāo)，跟蹤模型線上表現(xiàn)，進(jìn)行AB測(cè)試，持續(xù)迭代優(yōu)化模型效果。
五、數(shù)據(jù)洞察與業(yè)務(wù)支持：
1.分析模型結(jié)果，提煉數(shù)據(jù)洞察，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持和算法解決方案。
2.與業(yè)務(wù)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)緊密溝通，理解需求，將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可解的算法問題。
教育背景：
1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷。
任職要求：
行業(yè)經(jīng)驗(yàn)：
3年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法研發(fā)經(jīng)驗(yàn)，有處理海量數(shù)據(jù)（TB/PB級(jí)）的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
有汽車行業(yè)數(shù)據(jù)分析或算法應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，熟悉車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、用戶行為數(shù)據(jù)、時(shí)空數(shù)據(jù)者尤佳。
有完整的算法項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)（問題定義、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇調(diào)優(yōu)、評(píng)估、部署、監(jiān)控迭代）。
有用戶畫像、推薦系統(tǒng)、時(shí)空預(yù)測(cè)、運(yùn)籌優(yōu)化、因果推斷等任一或多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)。
崗位經(jīng)驗(yàn)：
任職要求：
技術(shù)能力：
精通Python和/或Scala。
扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，精通常用算法（集成學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、時(shí)序模型、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則等）及模型評(píng)估方法。
熟練掌握Spark等進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理和分布式模型訓(xùn)練。
熟練使用Hive進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢和處理。
熟悉Flink或Kafka在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理/特征工程中的應(yīng)用者優(yōu)先。
具備優(yōu)秀的特征工程能力和數(shù)據(jù)敏感性。
了解運(yùn)籌優(yōu)化（OR）、因果推斷（Causal Inference）方法者優(yōu)先。
熟悉Doris、ClickHouse等MPP數(shù)據(jù)庫(kù)或OLAP引擎者優(yōu)先。
了解常用深度學(xué)習(xí)框架（PyTorch/TensorFlow）在非大模型場(chǎng)景（如圖像分類、時(shí)序預(yù)測(cè)）的應(yīng)用。
團(tuán)隊(duì)合作： 優(yōu)秀的溝通能力，能將復(fù)雜的技術(shù)問題清晰傳達(dá)給非技術(shù)人員；良好的跨團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力。
其他要求： 良好的英語(yǔ)技術(shù)文獻(xiàn)閱讀能力；強(qiáng)烈的解決問題能力和結(jié)果導(dǎo)向。