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（1）基于大规模用户数据，运用机器学习数据挖掘的理论和方法，建立和优化通用或特定领域内的相关业务的自然属性、状态模型；（2）基于业务模型和内容模型，实现实时预测、个性化推荐等研发与应用，提高产品用户体验和用户价值增益；（3）建立策略效果评估机制和监控体系，持续对策略框架做出合理地调整或改进；（4）从系统应用的角度，利用数据挖掘数理统计的理论和方法解决实际问题。（5）协助对多终端项目实施中遇到的性能瓶颈进行辅助诊断和改进（6）负责从现有业务系统中提取数据，进行特征分析，推进相关业务算法的改进任职资格：（1）扎实的机器学习推荐算法数据挖掘理论和技术基础，有5年以上的实际工作经验；（2）熟练掌握至少一种编程语言，C、Java、Python；（3）有调度业务相关方面的实际工作经验优先；（4）熟悉Hadoop生态系统SparkHiveHbaseRedisStorm等使用经验者优先；（5）具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通协作能力。