Data Scientist

1. 腾讯B轮独角兽营销技术/大数据技术公司，大数据营销分析实战机会
2. 团队服务的客户均为各行业头部品牌公司如：耐克、阿迪、华为、雀巢、百胜、欧莱雅，资生堂及头部奢侈品集团等
3. 有趣有活力且智商在线的团队，市中心一流CBD办公环境

1. 必须：二分类/监督学习/预测算法，评分模型诊断和优化：逻辑回归/GBDT/XGBoost/FM/LightGBM，了解神经网络CNN/RNN等
2. （可选）推荐算法: 人/货/场标签化，基于协同过滤CF/ALS，关联规则AR等算法，实现货品/内容的推荐优化。在给定的商业逻辑范围内实现人*货*场*内容(图片等)关联推荐的优化
3. （可选重要）Marketing Science/营销科学: back-end的算法和模型研究，优化和提升，如对媒体监测度量优化模型(Media/Marketing Mix Model – MMM 和 Multi-touch Attribution – MTA)，使用多元线性/非线性回归/贝叶斯Bayes/马尔科夫Markov/RNN w. Attention等)背后的数据处理变换和算法逻辑优化提升
4. （可选重要）预测和因素分解：基于复杂时间序列模型(Time Series)的预测/分解算法(Decomposition)模型的优化，熟悉掌握各类time series model如ARIMA, (Holt)指数平滑，Prophet等; 针对不同应用场景，测试训练最优模型；基于常见场景实现模型总体效率提效和标准化，产品化
5. （可选）NLP自然语言处理(文本方向)：舆情内容监控分析，主要关注社交媒体，电商，新闻网站等，通过自然语言处理/NLP技术，实现消费品品牌/品类的相关主题的研究分析，来了解消费者对品牌/产品的态度，品牌的消费者认知和品牌/产品健康度，负面影响等；算法效果效率优化并有效推进并实现标准化产品化

1. 大学本科以上学历；
2. 有 3 年以上带销售团队的经验，管理上注重科学方法；
3. 数据科学，计算机科学，数理统计，数学等相关专业，硕士及以上学历；对前面5点中至少2点在理论层面有较深刻的理解，也有实践经验
4. 掌握机器学习算法原理和实现，如假设检验/试验设计，回归模型和混合模型，决策树随机森林和XGBoost, NLP(能使用开放平台如百度AI，也能使用基于开源能力如Hownet/sklearn等实现高阶定制化模型)
5. 了解实现数据科学算法的平台和工具，如在阿里云PAI/Azure MS Databricks/Amazon SageMaker等环境，通过开源工具Spark/Python(JupyterLab/Notebook等)/RStudio(MRO)等实现数据到算法应用
6. 英文阅读写作，能够跟得上前沿的研究成果并探寻可应用的场景
7. 有 5 年以上互联网行业的解决方案销售经验；

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