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数据挖掘与商业策略工程师（出海）（J69986）
数据挖掘与商业策略工程师（出海）（J69986）
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Nlp
大数据
搜索推荐
数据挖掘
机器学习
深度学习
用户画像
AI 估算 · 20k–35k
百度北京，中级数据挖掘岗位，技术栈热门，市场需求大，月薪2-3.5万合理。
职位详情
关于这个职位
该职位负责百度出海业务的用户画像系统设计与开发，利用机器学习、深度学习等技术构建和优化用户标签，为业务提供数据支持
适合有2年以上数据挖掘经验、熟悉大数据和机器学习技术的工程师
最低要求
本科及以上学历，计算机、数学、统计学、自动化等相关专业
年以上画像挖掘相关工作经验，对画像挖掘有深入的理解和实践经验
掌握大数据开发技术（Hadoop/Spark/Flink），熟悉机器学习、深度学习技术
工作职责
负责画像系统的设计和开发，包括但不限于用户画像、产品画像和运营画像
利用机器学习、深度学习等技术构建用户标签并提升准召，持续优化用户标签质量
根据业务需求，深入挖掘和分析数据，为业务提供数据支持和优化建议
持续跟踪和研究画像挖掘领域的新技术和新方法，提升画像系统的效果和性能
配合产品和运营团队，进行画像系统的优化和迭代
优先资格
熟悉NLP、搜索推荐等相关优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 百度技术平台雄厚，能接触大规模数据和复杂场景
- 出海业务增长迅速，职业发展前景好
- 技术栈前沿（大数据+机器学习），技能提升快
- 薪酬福利有竞争力，大厂稳定
- 工作强度可能较大，需要快速学习和解决问题
- 技术覆盖面广，要求持续学习新工具和方法
- 适合有2年以上数据挖掘经验、对用户画像有热情、愿意在AI和大数据领域深耕的技术人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为画像挖掘领域的专家，深入算法和工程优化
- 向数据科学家或AI架构师方向发展
- 积累出海业务经验，转向管理或产品策略岗位
- 负责用户画像系统的设计与开发，包括用户、产品和运营画像
- 利用机器学习和深度学习技术构建用户标签并提升准确率
- 深入挖掘数据，为业务提供数据支持和优化建议
- 跟踪新技术，持续优化画像系统性能
- 扎实的编程和数据结构基础，精通Java或Scala
- 熟练使用Hadoop/Spark/Flink等大数据处理框架
- 熟悉机器学习、深度学习算法，掌握常用模型
- 良好的业务理解能力和沟通协作能力
申请策略
- 在简历中体现对用户画像体系的系统性理解，而非零散技术点
- 准备1-2个完整的画像项目案例，从需求到上线全流程
- 突出画像挖掘或相关项目的经验，量化成果（如标签准召提升）
- 重点展示大数据技术栈（Hadoop/Spark/Flink）的实际使用
- 强调机器学习模型的应用和优化案例
- 体现业务导向思维，如通过数据推动业务增长
- 深入学习NLP和搜索推荐算法，补充相关知识
- 掌握Flink实时流处理，提升实时画像能力
面试指南
- 技术问题：从原理到实现，结合实际场景，先分析再给出方案
- 项目问题：采用STAR法则（背景、任务、行动、结果），突出难点和量化结果
- 业务问题：展示对业务的理解，结合数据提出策略
- 简述如何构建一个用户画像标签？
- 介绍一个你参与的数据挖掘项目，你扮演的角色？
- 如何处理数据倾斜问题？
- 你常用的机器学习模型有哪些？如何评估效果？
- 你对百度出海业务有什么了解？
职位点评
79
综合评分
百度北京中级数据挖掘岗，技术栈前沿，发展空间大，但工作地点灵活度一般。
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。
更适合这类人
最看重技术成长和发展前景的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
百度作为上市公司，薪酬体系完善，福利有保障，但JD未明确薪资范围，因此得分略低于顶尖水平。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
90较高
职位涉及大数据和AI前沿技术，且有出海业务背景，成长空间大，但JD未明确晋升机制。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、Hadoop、Spark、Flink、NLP、搜索推荐
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
办公地点为北京总部，属于科技园，工作模式仅现场，JD未提及弹性工作或福利，WLB信号弱。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
AI出海属于高速增长赛道，但JD未强调社会价值或使命感，创新性一般。
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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