算法工程师（数据科学方向）（实习生）(J46310)

AI 摘要智能生成

特征工程与数据集构建：围绕用户属性

职位描述

1. 特征工程与数据集构建：围绕用户属性、上下文场景等进行特征设计与样本构建，应对付费正样本稀疏、选择偏置强等真实业务难题； 2. 模型迭代与调优：参与机器学习 / 深度学习模型的训练、调优与离线评估（含 Offline Policy Evaluation）； 3. 算法落地与协作：参与构建用户在 "套餐列表" 场景下的付费概率预测模型，预测给定套餐在特定价格、位置下的付费概率，支持套餐组合、排列与价格的联合优化； 4. 实验设计与复盘：参与 A/B 实验的方案设计、数据监控与效果分析，科学评估策略收益，驱动模型持续迭代； 5. 工程与效率建设：参与数据处理、模型训练、实验分析等环节的自动化工具建设，有机会接触 LLM Agent 在数据科学工作流中的落地。

任职要求

• 计算机、人工智能、统计学、数学、自动化等相关专业，具备扎实的机器学习与数理统计基础；
• 熟练使用 Python，熟悉 SQL，能够独立完成数据提取、清洗与探索性分析；
• 熟悉 GBDT/LightGBM、逻辑回归等常用模型，了解深度推荐模型（如 DeepFM、Wide&Deep、DIN 等）者优先；
• 对因果推断、推荐系统 / 计算广告、强化学习、动态定价、Uplift 建模等任一方向有理论或实践基础；
• 具备良好的业务理解与沟通能力，愿意和产品、运营团队对齐目标，能把模型结果转化为可落地的策略建议；
• 有因果推断（IPW / 倾向性得分、DID、反事实预测）、推荐排序、LTV / 付费预测等相关的论文、竞赛或项目经验者优先；
• 每周能到岗4-5天，2-3个月实习时长。