部门介绍
时空实验室致力于以时空数据为核心，融合大数据与机器学习技术，为业务提供"人在哪里、店在哪里、市场有多大"的智能决策能力。在这里，你将接触到海量的时空行为数据、真实的商业选址场景，以及从数据建模到业务落地的完整链路。
岗位职责
时空数据与模型建设：参与时空数据的清洗、加工与特征工程，构建时空立方体、轨迹画像等数据资产；探索时空预测、时空聚类等模型在实际业务中的应用。 泛选址智能算法研发：参与选址推荐模型的迭代优化，包括新店客流预测、新老店 cannibalization（分流的量化评估）、区域市场容量测算（TAM/SAM 估算），为门店拓展与网络优化提供量化决策依据。 数据建模与算法应用：针对业务问题开展数据分析与建模，熟练运用表格数据模型（GBDT/XGBoost/LightGBM 等树模型）进行预测与归因分析，输出可解释、可落地的模型方案。 NLP 能力建设：将自然语言处理技术应用于业务文本数据（评论、地址、POI 信息等），参与实体识别、语义匹配、文本特征挖掘等工作，增强多源数据融合能力。 大数据工程实践：基于大数据平台（Hive/Spark/MaxCompute 等）完成海量数据的离线与实时处理，保障数据管道的稳定性与效率。
职位要求
本科及以上学历在读，计算机、统计学、GIS、运筹学、数据科学等相关专业优先； 扎实的 Python/SQL 功底，熟悉 Pandas、Scikit-learn 等数据分析与建模工具； 熟悉至少一种树模型框架（XGBoost/LightGBM/CatBoost），有表格数据建模经验者优先； 了解 NLP 基础方法（分词、词向量、预训练模型等），有大模型应用经验者优先； 有大数据处理经验（Spark/Hive/MaxCompute）者优先，GIS 或时空数据背景者优先； 具备良好的业务理解力与沟通能力，能把模糊的业务问题转化为清晰的数据问题； 每周实习 4 天以上，实习期 3 个月以上，可长期实习者优先。 加分项： 参与过选址、客流预测、市场分析等实际项目； 有 Kaggle/天池等数据竞赛获奖经历； 对零售、餐饮、连锁业态有浓厚兴趣。
