职位&公司对比
职位详情
- 北京
- 不限
- 本科
- 机器学习
- 深度学习
- 自然语言处理算法
- 风控算法
- Python
- 算法工程化经验
- 参加算法相关竞赛/获奖
岗位职责: 1、结合电商、支付数据,开发并优化欺诈套现模型、支付信用分、用户画像等模型; 2、搭建各业务环节的机器学习模型,并负责模型部署应用、维护、监控和升级迭代; 3、推动用户行为序列、消费能力、欺诈特征挖掘,并对数据挖掘结果进行评估和直聘校验; 4、负责建模流程优化,提升模型开发和部署效率,降低模型维护成本; 5、研究前沿机器学习算法在领域的实践和应用。 任职要求: 1、数学或计算机专业本科及以上学历,扎实的计算机算法基础,熟悉机器学习基本理论; 2、熟练掌握Python/Java/Scala等建模语言,熟练使用SQL/Hive/Spark/Flink等数据统计工具; 3、精通LR,GBDT等常用统计学习方法,kanzhun熟悉多目标boss学习、深度学习、在线BOSS直聘学习算法,良好的编码习惯和工程优化能力; 4、2年以上互联网公司的数据挖掘或机器学习的工作经历; 5、自然语言处理、图谱挖掘、欺诈检测优先;有过信用分、支付风控经验优先。
职位详情
- 北京
- 3-5年
- 硕士
- 风控策略
- 机器学习
- 深度学习
- 强化学习
- 风控算法
- Python
1、负责平台直聘风控策略及模型的研究与探索; 2、运用各类分析方法对业务日志、用户行为数据进行分析与抽象,制定有效的boss识别策略和算法; 3、建立完善的异常指标监控体系,快速发现及定位疑似风险内容和行为; 4、完成各类策略实现,并持续完善与优化。 任职要求boss 1、5年以上工作经验,熟悉Java/Python等语言,熟悉SQL,有良好的编程来自BOSS直聘风格; 2、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算中的至少某一方面,有一定的理论研究和实践经验; 3、对数据敏感,熟悉常用数据挖掘算法,并有一定实践经验; 4、有策略开发、用户行为分析、社群关系挖掘相关经验者优先。
技能解析
- 优化能力
- 数据统计
- 使用SQL
- 机器学习算法
- 深度学习
- 学习方法
- 编码习惯
- 算法基础
- 流程优化
- 自然语言
- 学习算法
- 机器学习
- 熟悉机器学习
- 数据挖掘
- 用户行为
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 编程风格
- 分布式计算
- 熟悉SQL
- 用户行为分析
- 用户行为数据
- 建立完善
- 理论研究
- 数据进行分析
- 数据敏感
- 风控策略
- 数据分析
- 数据挖掘算法
- 分析方法
- 熟悉常用数据
- 机器学习
- 熟悉机器学习
- 数据挖掘
- 用户行为
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
工作时间
公司福利
- 就近租房补贴
- 年度体检
- 免费健身设施
- 家庭关爱假
- 家属自选保险
- 住房补贴
- 团建聚餐
- 餐补
- 带薪年假
- 股票期权
- 绩效奖金
- 年终奖
- 定期体检
- 意外险
- 补充医疗保险
- 五险一金
公司福利
- 五险一金
- 补充医疗保险
- 定期体检
- 年终奖
- 股票期权
- 带薪年假
- 节日福利