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数据挖掘助理(MJ037210)
数据挖掘助理(MJ037210)
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Lora微调
Rag
Rlhf
Sql
因果推断
大模型后训练
时序预测
深度学习
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿大模型技术栈、业务导向强、成长空间大，但工作节奏可能偏快
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.0万
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 630 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 35 个在招
职位详情
关于这个职位
负责景点玩乐业务的销量与营销效果预测算法工作，协助业务决策
优化因果推断模型与运筹决策模块以提升收益，基于TimesFM等开源大模型进行领域适配与微调（LoRA），并结合预训练、RLHF、RAG等技术迭代模型产品
需深入理解业务场景并梳理数据，支持算法策略持续优化
最低要求
有深度学习模型的实际项目经验，有大模型的后训练有经验者优先
熟练使用python以及关键算法包，有较强的实际动手能力以及一定的机器学习&深度学习的理论基础
有因果推断&时序预测的背景和实际经验优先
有一定的SQL脚本基础
对算法和模型有热情，主动性强，工作认真负责，具有良好的团队协作能力
工作职责
参与景点玩乐业务的销量预测&营销手段效果预测的算法工作，协助消费端的业务决策
优化当前因果推断模型， 开发优化运筹决策模块(离线) 提升业务收益
基于 TimesFM 开源模型进行领域适配，使用业务数据微调（LoRA），提升预测精度
通过预训练、微调、RLHF、RAG、MoE等技术手段，在业务场景训练模型产品并持续提升
理解业务场景，梳理业务数据，协助相关算法策略迭代优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿大模型微调与因果推断技术，技术栈领先
- 依托携程庞大业务场景，数据丰富且落地价值高
- 上市公司平台稳定，培训体系完善
- 适合对AI落地有强烈兴趣、具备扎实算法基础且希望在大厂核心业务线积累实战经验的求职者
缺点 / 挑战
- 业务预测与运筹决策对模型精度要求极高，迭代压力大
- 需频繁跨部门沟通以理解业务逻辑，技术向业务转化的门槛较高
角色解读
- 可向高级算法工程师、AI产品经理或数据科学专家方向发展
- 深耕垂直行业（如文旅）的大模型应用与商业智能决策领域
- 负责旅游业务线的销量与营销效果预测算法开发
- 优化因果推断与时序预测模型，支撑离线运筹决策
- 基于开源大模型进行业务数据微调与技术迭代
- 掌握Python及主流机器学习/深度学习框架
- 具备大模型后训练（LoRA/RLHF/RAG）实战经验
- 熟悉因果推断与时序预测理论及SQL数据处理
申请策略
- 提前研究携程文旅业务模式，准备1-2个将算法技术转化为业务收益的案例
- 面试时展现对业务数据的敏感度与跨团队协作意识
- 突出深度学习项目全流程经验，重点展示大模型微调（LoRA/RLHF）及因果推断/时序预测的具体成果
- 量化模型提升指标（如准确率、收益增长）
- 补充运筹学基础与离线决策系统知识
- 强化SQL复杂查询与大数据处理工具（如Spark/Hive）的使用能力
面试指南
- 采用STAR法则描述项目背景、任务、行动与结果
- 重点阐述技术选型依据、参数调整过程及最终业务指标提升
- 结合业务场景说明算法落地的可行性与局限性
- 请详细介绍一次大模型微调（如LoRA/RLHF）的项目经历及调优难点
- 如何构建因果推断模型解决业务中的A/B测试问题？
- 时序预测中如何处理数据噪声与非平稳性？
- 复习Transformer架构、LoRA/QLoRA原理及RLHF流程
- 准备因果推断经典方法（如DID、PSM、双重机器学习）的应用案例
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
上市公司提供具有市场竞争力的薪酬与完善福利，但“助理”职级可能限制起薪上限，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
85较高
岗位直接涉及大模型后训练、RLHF、RAG等前沿技术，技术成长空间广阔，符合发展性动机的高分特征。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、深度学习、大模型后训练、LoRA、RLHF、RAG、MoE、因果推断、时序预测
业务类型profit_center
工作生活
50较低
互联网大厂通常节奏较快，JD未提及弹性工时或远程办公，WLB可能面临一定挑战，生活化动机满足度中等。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
聚焦文旅业务智能化升级，通过算法优化提升消费者体验与业务效率，具有一定的行业应用价值与社会意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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