数据挖掘与算法工程师

岗位职责
1. 负责交通轨迹大数据相关的挖掘、建模及算法的设计、开发与优化，聚焦交通场景核心需求，推动算法在实际交通业务中的落地与应用；
2. 根据交通业务需求，处理大规模交通轨迹数据（GPS/北斗/高精定位等），开展数据清洗、数据分析、时空特征工程、模型训练与评估工作，持续优化模型精度与运行效率，解决轨迹数据噪声、缺失值等核心问题；
3. 与产品、研发、数据团队紧密合作，衔接交通业务场景需求，推动交通轨迹大数据挖掘算法的产品化和工程化落地，确保算法方案适配实际业务应用；
4. 参与交通轨迹大数据挖掘平台、工具链的建设与优化，规范数据处理与建模流程，提升团队研发效率与数据处理能力。
任职资格
1. 计算机、数学、统计学、自动化、交通工程等相关专业硕士及以上学历；
2. 扎实的机器学习、深度学习理论基础，熟悉常用算法（如分类、回归、聚类、时序预测等），具备时空数据挖掘、交通轨迹分析相关理论储备者优先；
3. 熟练掌握Python，熟悉常用机器学习/深度学习框架（如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、XGBoost等）；
4. 具备良好的交通轨迹大数据处理、数据分析、特征工程能力，熟悉常用数据处理工具（如Pandas、NumPy、GeoPandas等），能高效处理TB/PB级时空轨迹数据；
5. 有较强的工程实现能力，具备良好的代码规范和文档习惯，能独立完成算法设计、开发、测试及落地全流程；
6. 具备良好的沟通能力和团队协作精神，具备较强的学习能力、问题解决能力和创新能力，能快速适配交通业务场景需求；
7. 有以下经验者优先：
- 有交通轨迹大数据挖掘、建模相关项目经验，熟悉车辆轨迹运输业务等核心场景者优先；
- 有大规模交通大数据系统开发、上线经验，熟悉大数据平台（如Spark、Hadoop、Flink等）者优先；
- 有Kaggle、天池等数据竞赛获奖经历，且竞赛方向涉及时空数据、交通大数据者优先；
- 了解多模态轨迹预测、交通流分析等相关技术者优先。