算法工程师

【岗位职责】
一、数据治理与分析挖掘
•负责业务数据的采集、清洗、整合、治理，搭建标准化数据处理流程，保障数据质量、完整性与时效性，解决数据异构、脏数据等问题
•开展多维度数据统计分析、专题分析，挖掘数据背后的规律、趋势与异常点，输出可视化分析报告、数据洞察结论，为业务决策提供量化支撑
•搭建数据指标体系、监控看板，常态化追踪核心数据异动，定位问题根源并提出优化建议，推动数据结论落地转化
二、算法设计与模型研发
•结合业务场景需求，设计、研发、迭代核心算法模型，涵盖分类、预测、聚类、优化、推荐等算法方向，实现业务场景的智能化升级
•完成模型训练、调参、验证、评估与上线部署，持续监控模型效果，针对数据分布变化迭代优化，保证模型稳定性与精准度
•调研行业前沿算法与技术方案，结合实际业务痛点落地应用，提升算法效率与业务赋能价值
三、跨团队协同与技术落地
•对接业务、产品、开发团队，拆解业务需求并转化为数据算法方案，同步技术逻辑与落地路径，保障算法成果无缝对接业务系统
•编写算法技术文档、数据处理规范，沉淀算法模型与分析工具，协助团队提升数据应用能力
【任职要求】
一、基础学历与经验
•本科及以上学历，计算机、统计学、数学、数据科学、软件工程等相关专业优先
•2年及以上数据算法相关工作经验，具备完整的数据处理、算法建模、项目落地实战经验，有相关领域算法成果优先
•具备扎实的数学功底，熟悉概率论与数理统计、线性代数、数值计算等基础理论，支撑算法设计与分析工作
二、核心技术技能
1. 数据处理与分析技能
•熟练使用SQL进行复杂数据查询、多表关联、数据聚合与优化，掌握MySQL、PostgreSQL、Hive等关系型/数据仓库工具
•精通Python/Java至少一门编程语言，熟练使用Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn等数据处理与可视化库
•熟悉数据清洗、特征工程、数据标准化等流程，具备海量数据处理与优化能力
2. 算法与模型研发技能
•熟练掌握常见机器学习、深度学习算法原理（回归、决策树、随机森林、XGBoost、聚类、时序预测等），能独立完成模型选型、训练与调优
•熟悉Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch等算法框架，具备模型部署、上线、监控的实战经验
•了解常见优化算法、规则引擎设计，具备复杂业务逻辑的算法拆解与实现能力
3. 工程化与工具技能
•了解Linux基础操作、Git版本控制，具备基础的代码工程化、模块化开发能力
•熟悉Tableau、FineBI、Superset等数据可视化工具，能快速搭建数据看板与分析报告
三、业务与综合素养
•具备极强的逻辑思维、问题拆解能力，能快速理解抽象业务需求，转化为可落地的数据算法方案
•拥有良好的沟通表达能力与团队协作意识，能高效对接跨部门团队，同步技术细节与业务价值
•具备数据敏感度与结果导向思维，善于从数据中发现问题、挖掘价值，推动成果落地见效
•具备较强的学习能力与抗压能力，紧跟行业技术趋势，持续迭代技术与业务能力