數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé)
在現(xiàn)在的社會(huì)生活中,崗位職責(zé)使用的頻率越來(lái)越高,制定崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。一般崗位職責(zé)是怎么制定的呢?下面是小編收集整理的數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé),僅供參考,希望能夠幫助到大家。
數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé)1
崗位職責(zé):
負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化,代碼實(shí)現(xiàn)以及移植
負(fù)責(zé)算法計(jì)算性能優(yōu)化,并推動(dòng)其上線應(yīng)用
基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù),以效果為目標(biāo),建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù),針對(duì)海量信息建模,挖掘潛在價(jià)值跟蹤新技術(shù)發(fā)展,并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中;
跟蹤新技術(shù)發(fā)展,并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中
協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問題
任職資格:
熟練使用Java、python、scala語(yǔ)言(至少一門),熟悉面向?qū)ο笏枷牒驮O(shè)計(jì)模式
具備一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
擅長(zhǎng)大規(guī)模分布式系統(tǒng)。海量數(shù)據(jù)處理。實(shí)時(shí)分析等方面的算法設(shè)計(jì)。優(yōu)化
熟悉Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)處理框架
具備分布式相關(guān)項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)(如分布式存儲(chǔ)/分布式計(jì)算/高性能并行計(jì)算/分布式cache等)
熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等相關(guān)技術(shù),并具備多年的'實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)
對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)有深刻的理解
具有良好的分析問題和解決問題的能力,有一定數(shù)學(xué)功底,能針對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模
良好的邏輯思維能力,和數(shù)據(jù)敏感度,能能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律
優(yōu)秀的分析和解決問題的能力,對(duì)挑戰(zhàn)性問題充滿激情
良好的團(tuán)隊(duì)合作精神,較強(qiáng)的溝通能力
數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé)2
1、通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法,構(gòu)建用戶畫像、個(gè)性化推薦、銷量預(yù)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)控制等系統(tǒng)
2、參與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)、算法調(diào)研、優(yōu)化
3、用戶分析、理解及建模,持續(xù)提升用戶產(chǎn)品體驗(yàn)
4、調(diào)研并促進(jìn)數(shù)據(jù)挖掘在公司多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
任職資格:
1、熟悉Java、Scala或Python編程語(yǔ)言,有Java多線程、AkkaActor編程經(jīng)歷者優(yōu)先。
2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及數(shù)據(jù)可視化等方面者優(yōu)先
3、擁有基于MapReduce的分布式編程思想,熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,如:決策樹、SVM、聚類、回歸、貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。且有上述算法的分布式實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
4、熟悉大規(guī)模分布式系統(tǒng)理論,研讀過(guò)mllib/mahout/H20/TensoFlow等源碼,在項(xiàng)目中將分布式算法應(yīng)用到業(yè)務(wù)當(dāng)中者優(yōu)先。
5、較強(qiáng)的英文文獻(xiàn)閱讀理解能力,相關(guān)文檔編制能力
數(shù)據(jù)挖掘算法工程師崗位職責(zé)3
工作職責(zé):
1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法和技術(shù),深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)
2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業(yè)預(yù)測(cè)等
3、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法,深入挖掘和分析用戶行為,建設(shè)用戶畫像
4、從系統(tǒng)應(yīng)用的角度,利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法解決實(shí)際問題
任職要求
—計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)或人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷,5—10年以上或相關(guān)工作經(jīng)歷
—精通1—2種編程語(yǔ)言(Python或Java),熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,具備比較強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)開發(fā)能力,能帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)共同進(jìn)步。
—具有統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘背景,并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論有較深入的研究
—熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法(決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯)
—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時(shí)間和流程意識(shí)、溝通能力
—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計(jì)算框架
—優(yōu)秀的溝通能力,有創(chuàng)新精神,樂于接受挑戰(zhàn),能承受工作壓力
—有互聯(lián)網(wǎng),央企,政務(wù),金融等領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
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