字节跳动数据挖掘、算法内推(实习和社招）

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字节跳动安全与风控部门整体负责公司信息安全与业务风控的规划、建设和管理工作，努力打造一个让每位用户都能安全而自由创作的健康的内容生态。部门拥有专业的安全和风控技术团队，通过采用领先的技术体系，打造先进的安全风控系统，持续对抗日新月异的安全威胁，为用户营造安全无忧、舒适的网络环境。

我们的团队

50%的一线leader是90后，我们相信年轻的力量；技术大牛直接指导，我们不讲title层级；稳定发展大平台，高回报给每一个为梦想拼搏的年轻人；环境舒适福利超好，三餐免费、零食全包、贴心房补，关爱你生活的方方面面~

简历投递：lushijie@bytedance.com

简历命名：姓名+学校+专业+投递岗位全名+地点

数据挖掘算法工程师

职位描述

1、负责字节跳动所有产品线风控基础数据挖掘和核心算法研发；

2、建设风控用户画像算法平台；

3、分析与挖掘数据潜在关联，构建用户画像体系；

4、已有算法优化工作，开发新的算法。

职位要求

1、熟悉并掌握数据挖掘算法，包括统计方法/分类/聚类算法，掌握算法原理，能够针对具体问题选择或开发合适算法解决问题，清楚算法适用背景，有实际使用经验；

2、熟悉C++、JAVA、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，熟悉大数据处理技术，善于学习应用业界领先数据架构和技术；

3、对大数据开源组件有使用经验，至少熟悉hadoop/hive/spark/flink其中一项；

4、善于学习，思维活跃，善于从数据中发现/思考并解决问题；

5、有风控算法研发经验者优先，大规模用户画像挖掘优先。

实习数据挖掘算法工程师

职位描述

1、参与建设风控用户画像算法平台；

2、实验探索数据挖掘算法在用户画像中的落地工作。

职位要求

1、极强的数据敏感性，善于学习，思维活跃，善于从数据中发现/思考并解决问题；

2、掌握数据挖掘常用算法，深刻理解数据挖掘算法原理；

3、熟悉C++、JAVA、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，学习能力强；

4、有风控领域实习经验者优先，有大数据实习经验者优先，有大规模数据挖掘竞赛名次优先。

数据挖掘工程师

职位描述

1、基于每日百亿级用户行为，分析和挖掘海量数据，发现用户行为模式与规律，提高风控业务效果；

2、建立完善的异常指标监控体系，快速发现及定位疑似作弊问题；

3、建设风控用户画像平台；

4、评估各类数据的挖掘能力，产出挖掘成果，给风控PM或业务做判断。

职位要求

1、极强的数据敏感性，善于学习，思维活跃，善于从数据中发现/思考并解决问题；

2、熟悉并掌握数据挖掘常用算法，了解算法原理，能够针对具体问题选择合适算法解决问题，清楚算法适用背景，有实际使用经验；

3、熟悉C++、JAVA、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，熟悉大数据处理技术，善于学习应用业界领先数据架构和技术；

4、有反作弊用户行为分析、社群关系挖掘经验者尤佳，大规模用户画像挖掘优先。

实习数据挖掘工程师

职位描述

1、参与评估各类数据的挖掘能力，产出挖掘成果，给风控PM或业务做判断；

2、参与建立完善的异常指标监控体系，快速发现及定位疑似作弊问题；

3、参与建设风控用户画像平台。

职位要求

1、极强的数据敏感性，善于学习，思维活跃，善于从数据中发现/思考并解决问题；

2、熟悉数据挖掘常用算法；

3、熟悉C++、JAVA、python中的一种或多种编程技术，编程能力强，学习能力强；

4、有风控领域实习经验者优先，有大数据实习经验者优先，有大规模数据挖掘竞赛经验者优先。

数据分析专家

职位描述

1、针对风控场景数据，进行独立专题数据分析

2、有效利用公司内外部资源，构建有效的风险评分及评级模型

3、建立风控画像风险体系

职位要求

1、掌握数据挖掘，数据探索，异常数据监测的方法，并有在大数据集上落地经验

2、有三年以上数据分析经验，熟悉评分卡，机器学习等建模方法，对指标在模型中的评估机制有系统化的认知

3、熟练使用数据分析工具和办公软件，快速学习能力强

4、掌握Hive、Spark等大数据平台

5、掌握 python 语言，掌握常见的数据分析工具 numpy/scipy/pandas，掌握常见的可视化分析方法matplotlib/seaborn 等

6、有风控数据分析工作经验者优先，有风控画像工作经验者优先

数据分析师

职位描述

1、对数据与模型进行分析，提出可行性方案和结果

2、参与风控画像风险体系建设，基于业务数据，算法模型库进行风险标签探索

3、对业务风险点、线上策略执行进行监控分析，完成分析报告、报表，通过数据分析不断改进风控策略和规则；

职位要求

1、熟悉数据挖掘，数据探索，异常数据监测的方法，并有在大数据集上落地经验

2、有1～3年数据分析经验，熟悉评分卡，机器学习等建模方法，对指标在模型中的评估机制有系统化的认知 3、熟悉Hive、Spark等大数据平台

4、熟悉 python 语言，掌握常见的数据分析工具 numpy/scipy/pandas，掌握常见的可视化分析方法matplotlib/seaborn 等

5、有风控数据分析工作经验者优先，有风控画像工作经验者优先