腾讯-金融科技数据分析实习生

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腾讯-金融科技数据分析实习生

岗位要求:
1. 统计学、数学、计算机、信息系统、数据科学相关专业,具有优秀的数据sense和逻辑思维 ;
2. 掌握常用的数据分析方法,实验设计方法,具备业务问题的统计量化能力;
3. 掌握常见的数据挖掘,机器学习相关的算法,能够使用算法解决实际问题,具备良好的问题抽象能力;
4. 熟练使用sql,熟练掌握python/Scala/java中一门编程语言,掌握数据etl过程,熟悉spark/hadoop/Hbase/es等大数据处理框架;
5. 良好的团队合作能力,优秀的沟通表达能力;

岗位职责:
1.支持ABTest/因果推断相关算法的探索和开发,ABTest实验系统相关分析和数据工作
2.探索和抽象通用的数据分析方法,如流失预测,归因分析,路径分析,用户分群等
3.优先长期入场实习同学

简历投递至
rechallin@tencent.com
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全部评论
9.24更新 顶
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发布于 2021-09-24 10:35
您好,现在还在招嘛
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发布于 2022-04-13 20:58

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2024-12-19 22:56
门头沟学院 全栈开发
最近太累,没有精力写长文了,到年终了,分享几个关于绩效的简单看法:1、私企的一线团队还是相对公正一些,各个主管要靠团队成员卷出业绩来,而非一线团队更多是派系、地盘的划分,理念是否一致、是谁的人更重要。2、即使在相对公正的一线团队,也没有绝对的公正,实际工作产出、态度是否服管、当前位置是否有不可替代性、员工不满是否会引起传情、来的时间长短等等都很重要。3、好绩效要去争取,我就踏踏实实干活,别人自然会看到我、认可我?不存在。把事情做好、把事情包装好,这2件事同样重要。4、怎么才算是把事情做好呢?搞清楚决定我们绩效的人(直接主管)在想什么、需要什么,帮他解决问题。5、在职场干,是为决定自己绩效的人(直接主管)负责,而不是为公司、业务、产品、用户负责,两者相冲突的话,毫不犹豫地选前者,这也是为什么大公司有钱、有人、有流量,但除了主业之外很少能干成创新业务,因为是一帮职业经理人在做决策,无论何时,他们首先考虑的都是自己的KPI。6、所有要求绩效强分布的公司,在讲绩效逻辑的时候都是看总体,即,小团队中绩效可能不是正态分布的,大团队中绩效是正态分布就行。但事实上,大团队也是由一个个的小团队组成的,凭什么你好绩效的人多?所以最终演变成按人数分配。从这个角度来说,好部门、好团队、好业绩,并不等同于好绩效。以上,这些都不是什么旁门左道,都是在职场做事的阳光大道,透过这些,可以洞察“组织”的很多有趣逻辑。
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