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崗位職責：
作為大數(shù)據挖掘算法工程師，你將利用機器學習、深度學習、統(tǒng)計建模、運籌優(yōu)化等技術，從海量（PB級）汽車行業(yè)數(shù)據中挖掘價值、構建預測模型、優(yōu)化決策。你負責處理復雜數(shù)據、設計高效算法，解決用戶畫像、車輛標簽、時空預測、推薦排序、因果分析等業(yè)務問題，并推動模型在生產環(huán)境的應用落地。你需要具備強大的數(shù)據處理能力和扎實的算法功底。
主要職責
一、數(shù)據挖掘與特征工程：
1.深入分析汽車行業(yè)多源異構數(shù)據（用戶行為、車輛狀態(tài)、時空軌跡、診斷數(shù)據等），進行數(shù)據探索、清洗、轉換和特征提取。
2.構建高價值特征，支撐上層算法模型。
二、算法模型研發(fā)與應用：
1.應用機器學習（XGBoost, LightGBM, Scikit-learn）、深度學習（PyTorch/TF用于非大模型場景）、強化學習、運籌優(yōu)化、因果推斷等技術，研發(fā)和優(yōu)化算法模型，解決：
?用戶畫像與車輛標簽： 精準分類、打標、畫像構建。
?智能推薦與匹配： 提升信息、服務、資源的匹配效率和精準度。
?時空數(shù)據分析與預測： 車輛軌跡預測、交通流預測、需求預測、駐留點分析等。
?車輛診斷與健康管理： 基于數(shù)據的故障預測、性能評估。
?駕駛行為分析： 安全評分、駕駛風格識別等。
?因果推斷： 分析策略、活動等的真實效果。
三、大數(shù)據處理與模型實現(xiàn)：
1.利用Hive, Spark, Flink, Scala/Python等大數(shù)據技術處理和建模PB級數(shù)據。
2.在分布式環(huán)境下高效實現(xiàn)、訓練和評估算法模型。
3.熟悉數(shù)倉概念，能有效利用Hive、Doris等數(shù)倉進行高效數(shù)據查詢和模型部署。
四、模型部署與效果迭代：
1.與工程團隊合作，將算法模型部署到生產環(huán)境。
2.設計監(jiān)控指標，跟蹤模型線上表現(xiàn)，進行AB測試，持續(xù)迭代優(yōu)化模型效果。
五、數(shù)據洞察與業(yè)務支持：
1.分析模型結果，提煉數(shù)據洞察，為業(yè)務決策提供數(shù)據支持和算法解決方案。
2.與業(yè)務、產品團隊緊密溝通，理解需求，將業(yè)務問題轉化為可解的算法問題。
教育背景：
1. 計算機科學、統(tǒng)計學、應用數(shù)學、數(shù)據科學、運籌學等相關專業(yè)碩士及以上學歷。
任職要求：
行業(yè)經驗：
3年以上數(shù)據挖掘、機器學習算法研發(fā)經驗，有處理海量數(shù)據（TB/PB級）的實際項目經驗。
有汽車行業(yè)數(shù)據分析或算法應用經驗者優(yōu)先，熟悉車聯(lián)網數(shù)據、用戶行為數(shù)據、時空數(shù)據者尤佳。
有完整的算法項目經驗（問題定義、數(shù)據準備、特征工程、模型選擇調優(yōu)、評估、部署、監(jiān)控迭代）。
有用戶畫像、推薦系統(tǒng)、時空預測、運籌優(yōu)化、因果推斷等任一或多個領域的實戰(zhàn)經驗。
崗位經驗：
任職要求：
技術能力：
精通Python和/或Scala。
扎實的機器學習/數(shù)據挖掘理論基礎和實踐經驗，精通常用算法（集成學習、深度學習基礎、時序模型、聚類、關聯(lián)規(guī)則等）及模型評估方法。
熟練掌握Spark等進行大數(shù)據處理和分布式模型訓練。
熟練使用Hive進行數(shù)據查詢和處理。
熟悉Flink或Kafka在實時數(shù)據處理/特征工程中的應用者優(yōu)先。
具備優(yōu)秀的特征工程能力和數(shù)據敏感性。
了解運籌優(yōu)化（OR）、因果推斷（Causal Inference）方法者優(yōu)先。
熟悉Doris、ClickHouse等MPP數(shù)據庫或OLAP引擎者優(yōu)先。
了解常用深度學習框架（PyTorch/TensorFlow）在非大模型場景（如圖像分類、時序預測）的應用。
團隊合作： 優(yōu)秀的溝通能力，能將復雜的技術問題清晰傳達給非技術人員；良好的跨團隊協(xié)作能力。
其他要求： 良好的英語技術文獻閱讀能力；強烈的解決問題能力和結果導向。