新华三
算法工程师（数据挖掘）(J16907)
算法工程师（数据挖掘）(J16907)
发布于 13 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Aigc
异常检测
数据挖掘
机器学习
特征工程
算法建模
值不值得投
56综合评分
综合评分 56
数据挖掘算法工程师，技术前沿，技能成长好，但薪资福利未明确。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比数据分析与科学中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
82 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 数据分析与科学 · 60 个在招
职位详情
关于这个职位
负责参与业务数据分析，挖掘数据特征并解释异常
独立完成数据算法建模全过程，包括数据清洗、特征工程、模型训练与调优
编写数据挖掘算法进行模式识别和统计分析
最低要求
丰富的数据挖掘、特征工程、算法建模的经验
精通Python语言
具有良好的沟通能力和团队协作能力，善于学习新知识、乐于接触新场景、新技术
工作职责
良好的数据敏感度，参与业务场景数据的分析，挖掘数据特征，对异常检测提出合理解释和建议
独立完成整套数据算法建模过程，包括不限于分析类等工具引入，数据清洗，特征工程、模型训练与调优等
编写数据挖掘算法模块，利用基本模型或算法工具进行模式识别、统计分析，包含但不限于分类、回归、聚类、神经网络、利用图数据库等工具分析与挖掘等
优先资格
了解aigc技术，有相关开发经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技能积累深入，涉及前沿技术如AIGC
- 数据挖掘在多行业有广泛应用，就业前景好
- 公司平台提供实际业务场景经验
- 技术难度高，需持续学习新技术
- 项目可能涉及复杂数据问题，需要较强解决能力
- 适合对数据分析和算法有浓厚兴趣，具备较强学习能力和团队协作精神的求职者
缺点 / 挑战
- 竞争压力可能较大
角色解读
- 晋升为高级算法工程师或技术专家
- 转向数据科学或人工智能领域
- 具备潜力后可向技术管理岗位发展
- 参与业务数据分析，挖掘数据特征并解释异常
- 独立完成数据算法建模全过程，包括数据清洗和模型调优
- 编写数据挖掘算法进行模式识别和统计分析
- 精通Python编程语言
- 丰富的数据挖掘和特征工程经验
- 掌握机器学习算法如分类、回归、聚类和神经网络
申请策略
- 了解新华三的业务方向和数据应用场景
- 准备展示数据敏感度和异常检测经验
- 关注AIGC技术在数据挖掘中的应用
- 突出数据挖掘和算法建模项目经验
- 强调Python编程技能和工具使用
- 展示团队协作和学习能力
- 学习AIGC相关技术，如大语言模型应用
- 提升对图数据库等工具的了解
面试指南
- 使用STAR法则描述项目经验，突出个人贡献
- 强调数据质量和特征选择的重要性
- 结合具体案例说明技术应用和优化思路
- 请描述一个你独立完成的数据挖掘项目
- 如何处理数据清洗和特征工程中的挑战
- 你对AIGC技术在数据挖掘中的应用有何了解
- 如何确保模型训练和调优的效果
- 复习数据挖掘算法和Python库
职位点评
薪资福利50
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
50较低
JD未明确薪资和福利信息，无法评估补偿性动机满足程度。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿数据挖掘和AIGC技术，提供技能成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、数据挖掘、特征工程、算法建模、AIGC
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确工作模式和WLB信息，办公灵活性一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
数据挖掘在科技行业增长迅速，但社会影响力一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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