B站-商业化-数据科学家
我本人是团队负责人,相当于简历直接到负责人手里,欢迎大家投递。
内推码:P391G9
商业化-数据科学家【2025届】
工作职责
1、基于全站数据,使用LLM,prompt engineering,机器学习,数据挖掘等方法,实现对B站内容和实体的全域理解,标签挖掘。
2、负责B站商业化数据产品中算法模块的设计和开发,包括内容趋势挖掘,达人UP主推荐,弹幕评论文本挖掘,带货选品等相关模块。
3、负责B站营销科学方向的研究,与运营和技术紧密合作,能根据业务需求独立完成较为深入的专项数据挖掘分析。通过对数据的敏锐洞察、定性和定量分析、以及算法模型建设,迅速定位并解决内部问题;
4、与广告产品、工程技术、算法技术以及其他部门完成高质量沟通,保证推动数据科学策略与模型的落地与持续优化。
5、参与商业化实验系统开发、升级,探索科学实验方法,提高实验效率。并在准实验和观察性数据研究中应用因果推断建模能力,调研相关方法并实施。
任职要求
1、计算机、统计、应用数学、运筹学或者类似专业的教育背景;
2、掌握机器学习领域基础知识,在以下领域有研究或实践:机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理、知识图谱、数据挖掘等;
3、了解大模型(LLM)领域的知识,包括SFT,PEFT,prompt engineering等的原理和实践;
4、有一定工程能力,熟悉包括java/c++/shell等。熟练使用至少一种数据分析/挖掘语言,如Python/R等。有数据分析、开发、算法背景优先;
5、熟悉广告投放机制,有相关经验,有数字营销、归因系统、客户LTV、广告平台经验者优先;
6、有漏斗分析和指标拆解的相关经验,可实现数据可视化;对实验设计和因果推理有深入的了解,有较强的分析和因果推理思维;
7、具有良好的学习、理解和逻辑思维能力,能够主动耐心与需求方沟通。善于总结提炼,沉淀方法论。
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商业化-数据科学家【2025届】
工作职责
1、基于全站数据,使用LLM,prompt engineering,机器学习,数据挖掘等方法,实现对B站内容和实体的全域理解,标签挖掘。
2、负责B站商业化数据产品中算法模块的设计和开发,包括内容趋势挖掘,达人UP主推荐,弹幕评论文本挖掘,带货选品等相关模块。
3、负责B站营销科学方向的研究,与运营和技术紧密合作,能根据业务需求独立完成较为深入的专项数据挖掘分析。通过对数据的敏锐洞察、定性和定量分析、以及算法模型建设,迅速定位并解决内部问题;
4、与广告产品、工程技术、算法技术以及其他部门完成高质量沟通,保证推动数据科学策略与模型的落地与持续优化。
5、参与商业化实验系统开发、升级,探索科学实验方法,提高实验效率。并在准实验和观察性数据研究中应用因果推断建模能力,调研相关方法并实施。
任职要求
1、计算机、统计、应用数学、运筹学或者类似专业的教育背景;
2、掌握机器学习领域基础知识,在以下领域有研究或实践:机器学习、深度学习、自然语言处理、图像处理、知识图谱、数据挖掘等;
3、了解大模型(LLM)领域的知识,包括SFT,PEFT,prompt engineering等的原理和实践;
4、有一定工程能力,熟悉包括java/c++/shell等。熟练使用至少一种数据分析/挖掘语言,如Python/R等。有数据分析、开发、算法背景优先;
5、熟悉广告投放机制,有相关经验,有数字营销、归因系统、客户LTV、广告平台经验者优先;
6、有漏斗分析和指标拆解的相关经验,可实现数据可视化;对实验设计和因果推理有深入的了解,有较强的分析和因果推理思维;
7、具有良好的学习、理解和逻辑思维能力,能够主动耐心与需求方沟通。善于总结提炼,沉淀方法论。
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