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數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)

時(shí)間:2024-09-05 13:57:19 崗位職責(zé) 我要投稿

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)(通用15篇)

  在現(xiàn)在的社會(huì)生活中,我們每個(gè)人都可能會(huì)接觸到崗位職責(zé),制定崗位職責(zé)有助于提高內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng)活力,提高工作效率。到底應(yīng)如何制定崗位職責(zé)呢?以下是小編幫大家整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé),歡迎閱讀,希望大家能夠喜歡。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)(通用15篇)

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)1

  職責(zé):

  1、根據(jù)銀行、保險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)客戶對(duì)大數(shù)據(jù)的需求,通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究客戶本質(zhì)屬性,進(jìn)行針對(duì)性數(shù)據(jù)分析;

  2、深入理解內(nèi)部與外部各種數(shù)據(jù)的.數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方法,進(jìn)行清洗、分析、建模,完成數(shù)據(jù)的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化設(shè)計(jì),并不斷完善和優(yōu)化模型;

  3、通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段,描述業(yè)務(wù)特征,結(jié)合市場(chǎng)行業(yè)狀況,為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策、業(yè)務(wù)方向提供決策支持,競(jìng)爭(zhēng)分析及建議,以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

  崗位要求:

  1、本科學(xué)歷及以上

  2、本科學(xué)歷需3—4年工作經(jīng)驗(yàn),碩士及以上可放寬至2年

  3、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)優(yōu)先,

  4、熟悉2種以上分析開(kāi)發(fā)工具:Python、R、SAS等,熟悉兩種及以上數(shù)據(jù)庫(kù):hiveoraclemysql等,熟悉SQL語(yǔ)句;

  5、熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,有金融業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為佳;

  6、具有良好的溝通和快速學(xué)習(xí)能力,能夠快速、準(zhǔn)確地理解需求,并將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)模型。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)2

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)內(nèi)容的處理,包括關(guān)鍵詞提取、主題分析、類目預(yù)測(cè)、質(zhì)量打分等;

  2、負(fù)責(zé)海量用戶行為的分析研究,挖掘優(yōu)化用戶畫像,包括人口屬性和用戶興趣等;

  3、負(fù)責(zé)推薦引擎算法的開(kāi)發(fā),包括各類推薦算法的實(shí)現(xiàn)、特征和參數(shù)調(diào)優(yōu)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化等;

  4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)營(yíng)銷平臺(tái)策略的開(kāi)發(fā),包括用戶洞察、行業(yè)指數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、各類精準(zhǔn)定向算法的`實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化等;

  5、負(fù)責(zé)人工智能技術(shù)的研究,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)推理、文本語(yǔ)義理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù);

  6、通過(guò)海量數(shù)據(jù)對(duì)用戶廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察,提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律,指導(dǎo)推薦模型特征構(gòu)建,定位產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題及分析優(yōu)化;

  7、結(jié)合廣告投放場(chǎng)景和用戶畫像進(jìn)行分析、歸納統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建設(shè),協(xié)助模型快速定位問(wèn)題。

  招聘要求及條件:

  1、具備數(shù)據(jù)挖掘、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化等算法原理知識(shí)背景;

  2、具備推薦系統(tǒng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、信息檢索等方面的工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

  3、具備大規(guī)模分布式計(jì)算平臺(tái)的使用和并行算法的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn),對(duì)大數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用有濃厚興趣;

  4、具有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、算法優(yōu)化的基礎(chǔ)并具有濃厚興趣;

  5、熟悉統(tǒng)計(jì)原理及檢驗(yàn)方法、熟悉數(shù)據(jù)分析方法;

  6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機(jī)器學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用場(chǎng)景;

  7、熟悉Java、Python等,能獨(dú)立完成相關(guān)的數(shù)據(jù)分析及分析報(bào)告相關(guān)工作。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)3

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析及關(guān)鍵機(jī)器學(xué)習(xí)算法的'設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  2、編寫算法設(shè)計(jì)各階段的相關(guān)文檔,撰寫相關(guān)專利;

  3、負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)及優(yōu)化

  崗位要求:

  1、本科學(xué)歷及以上,計(jì)算機(jī)、醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)或相關(guān)專業(yè)

  2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)扎實(shí),在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究有較為豐富的知識(shí)積累和一定的實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

  3、熟悉大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析基礎(chǔ)理論和算法,有智能數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

  4、有醫(yī)療數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先

  5、樂(lè)于接受挑戰(zhàn),學(xué)習(xí)能力強(qiáng),勤奮肯干,有責(zé)任心

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)4

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的分析研究,包括數(shù)據(jù)挖掘算法的分析研究,特定工程的.數(shù)據(jù)挖掘模型的需求分析、建模、實(shí)驗(yàn)?zāi)M;

  2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開(kāi)發(fā),包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化。

  3、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)集成、分析和洞察技術(shù)研究,業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)模型的生成和應(yīng)用,關(guān)鍵算法的研究和開(kāi)發(fā)。

  任職要求:

  1、具有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ);

  2、有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力,邏輯思考、問(wèn)題定位解決能力;

  3、具有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神。

  4、較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)5

  職責(zé)

  1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;

  2、通過(guò)建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析模型來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,構(gòu)建公司核心競(jìng)爭(zhēng)力;

  3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計(jì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;

  4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊(duì)的`建設(shè)、發(fā)展、激勵(lì)、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

  任職要求:

  1、熱愛(ài)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系敏感,并對(duì)數(shù)據(jù)體系有深入的認(rèn)識(shí);

  2、本科以上學(xué)歷、計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè),有一定工作經(jīng)驗(yàn),;

  3、具備數(shù)據(jù)建模(機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn);

  4、熟悉Linux平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算;

  5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具,有基于Hadoop的云計(jì)算平臺(tái),HBase及類似的NoSQL存儲(chǔ),MySQL,和BI系統(tǒng)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);

  6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)的業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;

  7、有較強(qiáng)的對(duì)業(yè)務(wù)理解與分析能力,了解業(yè)務(wù)規(guī)劃與策劃能力以及相應(yīng)經(jīng)驗(yàn);

  8、具備較強(qiáng)的問(wèn)題定位、分解、解決能力及計(jì)劃和組織能力;

  9、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛,溝通能力強(qiáng),能夠承受較大工作壓力;

  10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或商業(yè)智能架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)6

  職責(zé):

  (1)分析需求,完成相關(guān)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;

  (2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;

  (3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模,做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析,深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等,推動(dòng)分析問(wèn)題的解決,為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

  (4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接,完成設(shè)計(jì),編寫,維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。

  (5)參與項(xiàng)目成果匯編,對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。

  任職要求:

  (1)大專以上學(xué)歷,統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;

  (2)熟練使用Python,Mysql語(yǔ)言,具有一定的工程能力,完善的.文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境,Linux常用命令。會(huì)使用R,Java,Scala等語(yǔ)言更佳。

  (3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)程,能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);

  (4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ),了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如:聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)7

  職責(zé):

  業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集整理和分析;

  負(fù)責(zé)公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設(shè)計(jì);

  分析項(xiàng)目數(shù)據(jù)需求,完成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析模塊的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試;

  設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu),編寫相關(guān)技術(shù)文檔;

  設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于開(kāi)源項(xiàng)目(Cobar,Spark等)的'海量數(shù)據(jù)集成與處理平臺(tái);

  為其他部門提供數(shù)據(jù)分析支撐。

  任職資格:

  計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè);

  熟悉數(shù)據(jù)挖掘算法,對(duì)分類、聚類、時(shí)序、圖等算法有很深了解;

  熟練掌握Hadoop、Spark生態(tài)系統(tǒng)組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等),有相關(guān)大數(shù)據(jù)架構(gòu),開(kāi)發(fā)成功案例;

  熟練的使用、開(kāi)發(fā)ETL工具經(jīng)驗(yàn),有數(shù)據(jù)庫(kù)建模ER建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;

  有海量數(shù)據(jù)BI或數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施和管理經(jīng)驗(yàn),對(duì)數(shù)據(jù)挖掘理論方法有一定了解者優(yōu)先;

  熟悉的BashShell和Python等腳本編程能力;

  強(qiáng)烈的責(zé)任心和工作熱情,良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)8

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);

  2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景),利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個(gè)性化推薦,用能預(yù)測(cè)等;

  3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等;

  4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型,針對(duì)不同的.應(yīng)用場(chǎng)景,負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;

  5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。

  崗位要求:

  1、本科以上學(xué)歷,扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;

  2、精通常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等),有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn),掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;

  3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ),精通至少一門編程語(yǔ)言例如JAVA/python/R等;

  4、熟悉Map-Reduce模型,對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)9

  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(wèn)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(kāi)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(lè)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

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)10

  職責(zé):

  1.從事精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)管理分析、BI數(shù)據(jù)挖掘;

  2.熟練使用腳本工具訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù),并完成相應(yīng)的腳本分析,以圖形界面的方式呈現(xiàn);

  3.熟練使用統(tǒng)計(jì)或者機(jī)器學(xué)習(xí)算法,對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,包括分類和聚類,并進(jìn)行預(yù)測(cè)建模等;

  4.與相關(guān)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)組溝通,明確其需求并給予數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果等支持。

  任職要求:

  1、應(yīng)用數(shù)學(xué),計(jì)算機(jī),生物等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷;

  2、有生命科學(xué)、基因、醫(yī)藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經(jīng)驗(yàn);

  3、熟練運(yùn)用各種常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),熟悉常用的.機(jī)器學(xué)習(xí)算法,了解各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性;

  4、熟悉R、Python等數(shù)據(jù)分析平臺(tái)及工具,有搭建hadoop、spark或類似平臺(tái)從業(yè)經(jīng)驗(yàn);

  5、熟悉主流數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、MySQL對(duì)NoSql有一定了解及應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);

  6、有團(tuán)隊(duì)精神,能夠承擔(dān)責(zé)任和壓力。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)11

  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(wèn)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(wèn)題和解決問(wèn)題的能力,有一定數(shù)學(xué)功底,能針對(duì)實(shí)際問(wèn)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(wèn)題的`能力,對(duì)挑戰(zhàn)性問(wèn)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)挖掘工程師崗位職責(zé)12

  職責(zé):

  1、對(duì)通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,滿足研發(fā)和運(yùn)營(yíng)等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;

  2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的'數(shù)據(jù)挖掘算法,并做調(diào)優(yōu);

  3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺(tái)的部署和日常運(yùn)營(yíng);

  4、撰寫分析類報(bào)告。

  任職資格:

  1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè),對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;

  2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過(guò)hive-sql或spark-sql;

  3、對(duì)hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;

  4、對(duì)線性回歸,決策森林,xgboost,評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;

  5、做過(guò)web接口調(diào)試,熟悉json者優(yōu)先;

  6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

  7、具備良好的學(xué)習(xí)、溝通與表達(dá)能力,具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神,對(duì)工作富有熱情,能承受工作壓力;

  8、有運(yùn)營(yíng)商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;

  9、能適應(yīng)中長(zhǎng)期現(xiàn)場(chǎng)出差。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)13

  職責(zé):

  1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程

  2.挖掘數(shù)據(jù)特征,進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合

  3.搭建數(shù)學(xué)模型,并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估

  職位要求:

  1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;

  2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;

  3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;

  4、突出的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力,自我驅(qū)動(dòng),并且具備較強(qiáng)的.學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力,有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);

  5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)14

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)對(duì)海量文本內(nèi)容進(jìn)行要素提取,精分類別、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作;

  2、負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)文本挖掘技術(shù)的產(chǎn)品化,并且結(jié)合招標(biāo)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用與優(yōu)化;

  3、能指導(dǎo)較低職位的工程師完成工作;

  4、能與高?蒲袡C(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新。

  任職資格:

  1、模式識(shí)別/人工智能/計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè),本科或以上學(xué)歷;3年以上工作經(jīng)驗(yàn);

  2、正直、誠(chéng)信、敬業(yè)、有激情、有良好團(tuán)隊(duì)交流能力;

  3、精通Java、Python語(yǔ)言,熟悉linux基本開(kāi)發(fā)環(huán)境;

  4、精通NLP相關(guān)領(lǐng)域知識(shí),擁有較為豐富的.文本處理經(jīng)驗(yàn):精準(zhǔn)分詞、實(shí)體抽取、屬性抽取、關(guān)系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等;

  5、具有NLP實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),參與過(guò)相關(guān)項(xiàng)目,有知識(shí)圖譜/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳;

  6、熟悉Git,SVN等通用工具;

  7、對(duì)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜構(gòu)建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)15

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、數(shù)據(jù)分析挖掘工作;

  2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)的處理、整合及數(shù)據(jù)建模,協(xié)同業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員,將模型算法成果應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,并通過(guò)可視化工具進(jìn)行分析成果展示;

  3、基于用戶數(shù)據(jù),研究用戶行為,構(gòu)建用戶畫像。

  任職要求:

  1、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息處理等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;

  2、3年以上大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

  3、熟悉hadoop的大數(shù)據(jù)生態(tài),精通SQL語(yǔ)法【有較好的SQL性能調(diào)優(yōu)能力,掌握基于Hive或者Spark sql的.HQL腳本編寫;

  4、具有從數(shù)據(jù)查詢,聚合,分析到可視化的整套實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);

  5、熟練使用java或者python、基礎(chǔ)扎實(shí)、能編寫Hive環(huán)境下或者Spark sql環(huán)境下的UDF;

  6、具備良好的表達(dá)和溝通能力、學(xué)習(xí)能力,具備極強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神,能夠承受一定的工作壓力。

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