职位描述 我们正在寻找对数据充满热情、具备扎实理论基础和工程实践能力的实习生，加入我们的数据挖掘项目。你将参与海量数据的处理、分析与建模工作，支持公司在用户行为发现、行为理解等核心业务场景中的算法研发与落地。 岗位职责 - 参与海量结构化与非结构化数据的清洗、预处理与特征工程； - 开展基于传统机器学习（如树模型、SVM、逻辑回归、集成方法等）的建模、调优与评估； - 探索时序数据中的异常检测、事件发现与模式挖掘任务； - 参与知识图谱构建、实体关系抽取及图算法应用； - 协助完成模型的工程化部署、A/B测试及线上效果追踪； - 撰写技术文档，复现前沿论文方法，并推动技术方案在业务中落地。 任职要求 - 熟悉Python/Scala/SQL等至少一种数据处理语言，具备良好的编码习惯； - 具备扎实的机器学习基础，理解常见传统模型原理、适用场景及调参技巧； - 有实际的大数据处理经验（如使用Spark、Hive、Flink等工具）； - 对时序数据分析（如滑动窗口、状态转移、事件序列建模）有一定研究或项目经验； - 了解知识图谱基本概念（如本体建模、实体链接、图嵌入）者优先； - 有Kaggle、天池等竞赛获奖经历，或在顶级会议（如KDD、ICML、NeurIPS、AAAI等）发表过相关论文者优先； - 责任心强，具备良好的沟通能力和团队协作精神。 我们提供 - 一线业务场景下的真实海量数据与计算资源； - 资深工程师与算法研究员1对1指导； - 相关专利及论文发表的署名权（在美的集团合规要求内）