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1、职位信息 线上运营文员/线上回复打字聊天 工作平台:抖音 工作要求:兼职3小时.全职6小时时间段24小时自 己定 不需要去公司，在家，在宿舍做都可以。 入职有老师线上一对一带教入门 2、设备:手机耳机即可 3、薪资详情 薪资范围:100~300每天 结算方式:日结 4、是否收费:全程没有任何费用!!

店员岗位职责： 1店铺日常维护运营主要从事面包的包装，售卖，收银等工作 2.服从工作安排，完成每天安排的工作 烘焙： 1.按照配方和标准流程进行面团的制作、发酵、分割和成型 2.负责烘焙过程中的监控和调整，确保产品质量 3.确保工作区域的清洁和卫生，符合食品安全标准 前厅面试要求： 1.需要有餐饮烘焙店员相关工作经验，要求160cm以上 2.会打包产品，包装 3.负责门店导购销售(需叫卖)、打包、上货、收银、饮品制作、销售应对等日常经营工作 烘焙面试要求： 小工：烘培1年以上经验，会独立做面包 中工：烘培2年以上经验，会独立做面包 大工：5年以上的工作经验，熟悉开酥、打面、整形、烤炉岗位并有烘培管理经验优先 薪资待遇： 6800-8000

岗位职责： -负责大模型平台大数据层的架构设计与落地，涵盖数据采集、清洗、治理、存储、特征工程及数据服务全流程，构建适配风控场景的大模型数据支撑体系。 -深入拆解风控核心业务场景（如交易欺诈识别、虚假交易拦截、违规商品检测、恶意差评防控等）的数据需求，结合业务同学自定义Agent的使用场景，设计针对性的数据解决方案。 -主导搭建大模型Agent专用数据服务体系，包括但不限于RAG（检索增强生成）数据底座、向量数据库部署与优化、实时/离线数据算力调度，保障业务同学高效调用数据训练与使用Agent。 -负责大数据平台与大模型平台的协同对接，解决数据流转中的兼容性、性能瓶颈及安全合规问题，构建稳定、高效的数据链路，支撑Agent全生命周期的数据需求。 -牵头数据质量管控体系建设，制定数据标注、筛选及评估标准，通过数据增强、合成等技术提升数据质量，为大模型Agent的精准性提供核心保障。 -跟踪大模型与大数据融合领域的前沿技术（如LangChain/LlamaIndex生态、多模态数据处理等），结合风控业务场景推动技术落地，持续优化数据架构与服务能力。 -联动业务团队、大模型算法团队及工程团队，建立“业务需求-数据支撑-模型优化”的闭环机制，快速响应业务同学在Agent自定义过程中的数据痛点。 -负责团队内部大数据技术沉淀与分享，主导数据相关规范制定，提升团队在大模型数据支撑领域的专业能力。 任职要求： 1.基础要求 -本科及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学、数学等相关专业，5年以上互联网大数据相关工作经验，具备电商或风控行业大数据架构设计经验者优先。 -精通大数据技术栈，熟练掌握Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase等主流组件的原理与应用，能独立完成大规模数据平台的设计与搭建。 -具备大模型相关数据支撑实践经验，熟悉大模型训练/微调的数据准备流程，了解向量数据库（Milvus/Weaviate等）、RAG技术及Agent框架（LangChain等）的应用逻辑。 -熟练掌握Python/Java/Scala中至少一种编程语言，具备扎实的代码开发能力和工程化思维，能独立完成数据处理模块、数据接口的开发与优化。 -具备敏锐的业务洞察力，能从复杂的风控场景中提炼数据需求，具备端到端数据解决方案设计与落地能力。 -具备优秀的跨团队沟通协调能力、问题解决能力及抗压能力，能高效推动跨部门项目落地。 2.加分项 -主导或核心参与过大模型平台/Agent平台的数据底座建设项目，有完整的项目落地案例。 -深入了解风控业务逻辑，具备反欺诈、反作弊等场景的大数据体系搭建经验。 -熟悉数据安全与合规要求，具备电商行业大规模数据合规处理经验。 -具备机器学习/深度学习基础，能结合算法需求提供数据支撑，了解模型微调、蒸馏等技术的数据适配逻辑。 -熟悉云服务（阿里云MaxCompute、AWS等）及分布式系统架构设计，具备高并发、高可用数据平台优化经验。

工作职责： -搭建大规模人工智能平台及各类AI领域中台，支撑公司各业务线对AI技术的应用需求，推动人工智能能力在业务场景中的落地与赋能； -与算法团队紧密协作，完成机器学习、深度学习模型的工程实现、服务部署及产品集成。 职位要求： -计算机相关专业，本科及以上学历，具备5年以上软件开发经验，有3年以上大数据或人工智能领域经验者优先； -具备扎实的计算机基础，熟练掌握至少一种主流编程语言（Java/Python），深入理解面向对象设计思想和常用设计模式； -了解常见机器学习与深度学习算法，熟悉PyTorch等AI框架，具有实际项目应用经验者优先； -关注人工智能技术发展动态，熟悉AI在推荐、搜索、预测、NLP、知识图谱、音视频处理、运筹优化、行业专家系统等方向的应用，有相关项目或产品实践者优先； -熟练使用Kubernetes，理解其核心组件的工作机制及相关网络、存储方案； -掌握Docker容器技术及其底层原理，了解虚拟化相关技术； -具备良好的沟通协调能力和团队合作意识。 加分项： -了解triton、tensorrt、onnx等推理引擎及性能优化方法； -熟悉flask、fastapi、django等Web开发框架； -具备全局视角，善于独立思考并形成独立判断； -拥有多语言开发经验，能够深入理解不同语言特性并灵活运用； -对一个或多个开源项目有深入研究和理解

岗位职责 1、自主开展风险特征分析，利用平台交易信息、商家行为数据等多维度资料，通过数据洞察与挖掘手段，发现涉假商品的异常行为模式及关键风险要素； 2、构建并持续优化假货风控数据监控系统，制定核心指标仪表盘，动态追踪风控策略与模型表现，快速识别潜在风险盲点并发出预警； 3、协同风控算法团队，提供高质量数据支撑与业务理解，参与特征输入优化，助力提升假货识别模型精度与整体防控机制效能，并对模型及策略执行效果进行评估分析； 4、对接业务部门（如质检、鉴定团队），深入理解假货识别中的实际挑战，将业务诉求转化为可量化的数据分析任务，输出可视化报告及决策建议。 任职要求 1.学历与经验：本科及以上学历，具备2年以上相关领域工作经验，具有电商平台商家治理、电商风控或信贷风控方向的数据分析/运营背景者优先考虑。 2.数据能力：精通SQL进行数据提取与清洗，掌握Python工具（如Pandas、Scikit-learn）；熟悉统计建模方法（如逻辑回归、决策树）或常用机器学习算法（如XGBoost/LightGBM），能独立完成特征构造与基础建模任务。 3.业务与思维：具备较强的风险感知能力，能够结合假货鉴定场景梳理业务链条，从数据中提炼潜在风险规律；拥有系统性问题分析框架和结果导向意识。 4.沟通与协作：具备优秀的跨团队协作能力，能向算法团队准确传达业务需求，也能以通俗方式向业务方解释数据结论与策略逻辑。 加分项：有参与过假货识别、商品安全风控类项目者优先。

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