广州数据实习岗位

岗位：产品规划技术类实习生_大湾区业务中心 用人部门：大湾区业务中心 招聘类型：实习 工作地点：广东省 广州市 学历要求：本科 工作经验：不限 岗位类别：研发类 岗位职责 1、进行目标客户的需求分析研究，包括使用数据库进行数据提取和处理，建立分析及数据挖掘模型； 2、辅助进行电信咨询项目的执行，包括涉及电信营销、客户

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岗位职责 1. 参与电力市场预测算法研发：围绕电价、负荷、新能源出力等目标，协助完成特征工程、模型训练与调参，在指导下迭代预测方案。 2. 协助实验设计与评估：参与设计 A/B 实验或离线对比实验，定义评估指标（MAE/RMSE/分位数损失等），完成实验记录、结果分析与结论沉淀。 3. 支持预测效果监控与复盘：跟踪线上

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岗位描述 1.负责人力资源招聘的数据分析，包括并不限于搭建数据BI看板、日常数据运营等 2.对招聘的各个环节数据进过程管理，为校园招聘项目活动提供数据支持 岗位要求 1. 本科及以上学历，计算机、统计学、数学等相关专业背景 2. 熟练使用Excel，擅长AI工具使用，熟悉SQL/Python加分 3. 数理逻辑强

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岗位：大数据开发技术类实习生_移动事业部 用人部门：移动事业部 招聘类型：实习 工作地点：广东省 广州市 学历要求：本科 工作经验：不限 岗位类别：研发类 岗位职责 1、负责数据处理解决方案的设计与实施，以满足特定行业的生产需求； 2、负责大数据相关组件进行二次开发； 3、负责大数据的应用开发； 4、负责研发族群

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岗位：大数据开发技术类实习生_大湾区业务中心 用人部门：大湾区业务中心 招聘类型：实习 工作地点：广东省 广州市 学历要求：本科 工作经验：不限 岗位类别：研发类 岗位职责 1、参与数据开发、维护工作，包括数据探索、数据处理、数据问题定位等方面的工作； 2、学习和掌握hive、MySql等技术，并参与具体的项目中；

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岗位描述 岗位方向：聚焦大数据与AI融合，深耕大数据基础组件研发、数据开发、数据平台搭建、数据驱动落地等方向 核心工作： 1、围绕Agent编程与AI结合，聚焦大数据基础组件研发、数据开发、数据平台搭建，推动数据驱动理念落地，革新传统数据开发与运维模式，助力团队AI化转型。 2、同时，有AI与大数据结合实践经验者优先；

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职位介绍： 需要专注于根据销售市场数据对市场变化、门店销售数据做出正确判断，通过优化资源配置，促进销售提升。并基于对交付数据统计，销售运营分析师需要对各种销售数据进行整合和运营设计实施，并以业务结果进行短、中、长期验证，且对方案持续改善。 岗位职责： 协助业务数据的整理和分析，根据相关数据的趋势变化发现问题并提出

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岗位职责 1.根据标注规范，对图像进行高精度标注（如画框、打标签、语义分割等）。 2.对标注结果进行逐层复核，确保准确率≥98%，配合团队抽检和反馈修正。 3.参与数据清洗、去重、划分数据集（训练集/验证集/测试集）。 4.整理标注流程文档，记录常见问题及解决方案，协助优化标注标准化指南。 5.辅助算法团队进行模型效果

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岗位职责 1、负责数据仓库 ETL 开发、数据分层与建模、任务调度与运维，支撑设备数据的稳定产出； 2、深入理解业务场景，构建设备数据模型与指标体系，参与 BI 页面建设，推动数据在业务侧的落地应用； 3、负责数据任务监控、告警、故障排查与性能调优，保障数据链路的稳定与高效； 4、参与数据治理工作：数据质量校验、元数据

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岗位职责 1.参与酷狗音乐核心业务(如用户增长、内容消费、商业化、内容推荐、活动运营、AI内容相关等)的数据分析工作，基于业务需求，进行数据整理、分析与解读，输出可落地的业务洞察； 2.跟进日常及专项业务报表建设，维护核心指标(DAU、留存、转化、消费等)，监控数据波动，协助定位异常原因，支持业务复盘与决策； 3.参与

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岗位职责 1、基于海量数据场景，参与业务数据分析及数据模型构建，驱动业务增长； 2、负责规划和搭建业务数据指标体系和分析体系，建设智能决策方法论，寻找业务收入增长点； 3、通过实验科学、因果推断等方法验证评估策略的效果和价值； 4、建设用户画像、构建特征工程实施方案，不断优化和改进数据模型，提升线上数据服务效果； 5、

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岗位职责 负责数据平台及工具研发及优化、数据处理、数仓建设、数据治理等工作，利用数据辅助产品运营决策。 1、建设和优化常用的大数据基础组件及平台，提升数据团队整体的海量数据处理能力、处理效率，通过建设数据平台及工具降低业务团队使用海量数据的门槛； 2、与业务团队紧密合作，理解业务需求，设计并实现高效、可扩展的数据解决方

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岗位职责 1、基于海量数据场景，参与业务数据分析及数据模型构建，驱动业务增长； 2、负责规划和搭建业务数据指标体系和分析体系，建设智能决策方法论，寻找业务收入增长点； 3、通过实验科学、因果推断等方法验证评估策略的效果和价值； 4、建设用户画像、构建特征工程实施方案，不断优化和改进数据模型，提升线上数据服务效果； 5、

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