数据挖掘岗位职责
在现在的社会生活中,接触到岗位职责的地方越来越多,制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。想学习制定岗位职责却不知道该请教谁?下面是小编精心整理的数据挖掘岗位职责,欢迎大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。
职责职责:
1、负责针对金融、互联网金融等行业设计并开发各类大数据风控模型(反欺诈、信用评估)。
2、探索并分析各类数据源,结合具体业务场景,挖掘用户行为特点,设计大数据风控方案。
4、结合客户需求及模型实际应用效果,不断优化模型算法,提升大数据风控能力。
5、协同市场、产品、技术等各部门,推动各类模型产品的设计、开发、部署、销售。
任职要求:
1、本科及以上学历,统计学、数学、计算机、电子工程等相关专业。
2、二年以上金融/互联网金融领域标杆企业的风控模型开发经验。
3、熟悉各类机器学习算法(逻辑回归、决策树、svm、神经网络等),并至少对一种算法有深入理解。
4、能熟练运用python进行数据分析和模型建模。
5、熟练掌握sql/hive,熟悉linux环境,拥有海量数据处理经验者优先。
6、优秀的.团队合作精神和沟通表达能力,学习能力强,勤于思考,乐于面对挑战。
岗位职责:
1、深入了解公司业务,负责微信公众号,公司商业网站等新媒体业务的日常运营及推广,包括推广活动策划、方案实施落地等;
2、负责对多个数据源进行深度组合分析,挖掘,根据分析结果指导运营策略制定和实施
3、定期与各类平台粉丝互动,提高粉丝关注度,根据关注粉丝的使用和咨询习惯,精细制定粉丝画像;
4、负责客户服务部门新业务渠道的拓展规划和成熟业务的优化管理;
岗位要求:
1、本科以上学历(含本科),具备2年以上新媒体运营管理分析岗位经验;
2、对数据敏感,具有较强的`数据洞察力,数据分析能力和逻辑思维能力;
3、熟悉1-2个常用的数据库或数据分析工具,熟练操作使用各类新媒体运营工具
4、较强的客户服务意识、团队合作意识及工作责任心,优秀的沟通协调、分析应变及承压能力
职责:
1、参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作;
2、根据分析、诊断结果,建立分析模型并优化,为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持;
3、利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模;
4、有相关工作经验1年以上。
任职要求:
1、硕士以上学历,有较强的数学功底和扎实的.统计学、数据挖掘功底;
2、掌握SQL语句,熟悉Oracle,具备数据处理能力;
3、精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一,掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法,具备一定的基础可自编挖掘算法;
4、有较强的市场敏感度,分析能力强;
5、具备良好的职业素质与敬业精神,注重团队合作,擅长沟通表达;
6、 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验(奢侈品行业优先);有数据挖掘项目实施经验者优先,有营销知识,理念和实践者优先。
职责:
1.负责大数据项目需求调研及分析、模型设计工作。
2.负责规划数据挖掘的整体流程,并参与用户产品和数据产品的决策。
3.与业务部门密切配合,寻求数据层面的业务价值,利用数据分析结论推动产品优化。
4.带领团队对于产品数据进行分析,指导工程师完成数据挖掘相关的算法、应用的设计与开发。
5.技术团队的管理,制定开发规范,撰写相关技术文档指导和培训工程师。
任职要求:
1.计算机、数学、统计等相关专业本科以及以上学历;两年及以上工作经验。
2.具备良好的'数据结构和算法基础。
3.熟练掌握数据挖掘算法模块关联分析、聚类分析、分类分析、回归分析里的经典算法。
4.熟悉深度学习里的经典神经网络,包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用编程语言。
6.熟悉分布式数据处理系统的开发,Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解机器学习应用于实际问题的完整流程,有相关实际项目经验。
岗位职责:
1、参与业务需求分析,负责数据挖掘事业线产品和平台的架构设计、开发,撰写相关文档。
2、持续帮助团队优化并提升整体架构的性能和运营能力。
3、为业务的.发展搭建高性能、低成本、可扩展的研发平台。
4、参与公司新技术研究。
任职要求:
1、有成功的金融类、电商类、投资类等架构设计和开发经验;
2、精通hadoop系列数据采集,etl工具,数据仓库建模,统计报表;
3、熟悉shell,c,c++,java等开发语言,熟悉oracle、mysql数据库开发等;
4、3年以上数据挖掘开发经验;
5、具有良好的分析和解决问题的意愿和能力,能够独立承担任务和有系统进度把控能力;
6、具有较好的沟通能力和团队合作精神,主动、敬业。
岗位职责:
1、对数据进行分析关联;
2、以数据为依托预制精准方案,对数据进行分析和评估;
3、深入发掘业务需求,开发各类数据模型;
4、研究、创新、开发和实践新技术应用;
岗位要求
1、掌握数据统计、挖掘和机器学习基本原理;
2、良好的数据和业务理解能力,具备一定写作能力;
3、熟悉oracle数据库和sql操作,能够编写存储过程和package更佳;
4、熟悉至少一种分析挖掘工具,python或者r语言尤佳;
5、熟练使用excel,包括公式、透视图、作图等;
6、关注数据分析能力以及tableau可视化能力。
岗位职责:
1、维护与改进猎数云推荐引擎相关的'算法和应用;
2、为猎数云智能rtb广告的优化提供算法和数据分析支持;
3、为客户定制大数据应用解决方案提供算法和数据分析支持;
4、跟踪推荐引擎、精准营销领域相关的算法进展和发展趋势。
职位要求:
1、211学校毕业,计算机相关专业硕士以上学历;
2、熟悉linux平台,熟练掌握一门以上面向对象编程语言;
3、熟悉数据结构,统计学,数据挖掘,机器学习的基本理论和常用算法;
4、熟悉sql,有关系数据库开发经验;
5、有机器学习或数据挖掘相关实践经验者优先;
6、有hadoop分布式计算平台开发经验者优先;
7、喜欢学习,善于钻研,习惯查阅英文材料;
8、具备良好的组织和沟通能力,责任心强。
岗位职责:
1、负责大数据基础平台及大数据分析的项目管理工作;
2、基于海量数据,支持业务对数据的分析和使用;
3、负责构建数据分析体系,大量运营数据的分类汇总、分析研究和数据建模;
4、研究大数据探索前沿技术;负责公司现有软件的整合与开发、升级工作。
岗位要求:
1、具有扎实的java基础,熟悉shell,p ython、r、scala等一种以上语言;
2、熟悉大数据处理相关技术,包括但不限于hadoop、hive、hbase、impala、spark、kafaka、flume、sqoop、storm、redis、kylin等,并且有实践经验,能解决应用中的复杂问题;
3、熟悉bi和大数据领域的解决方案,具备该领域全面的技术积累,包括报表平台,olap引擎,etl,数据仓库建模和设计,了解海量分布式数据处理分析架构;
4、喜欢数据分析,对数字有敏感性,工作条理性强,逻辑清晰;
5、良好的.沟通协调能力,高度的工作责任心,能承受较大的工作压力;
6、具有海量数据处理、数据挖掘、数据分析相关项目的工作经验者优先;
7、有机器学习(mlib)、深度学习(tensorflow/caffe)相关工作经验者优先。
职责:
1、负责海量科技数据(含文本数据)的挖掘工作;
2、负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告;
3、主持或参与海量科技数据的入库工作,科技数据知识图谱的构建;
4、负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写;
5、负责或参与制定数据加工清洗的方案,并形成操作手册;
6、为指定的课题提出解决方案,并主持或参与方案实施;
7、完成安排的`各项工作,与其他部门合作。
岗位要求:
1、数学、统计、金融、科技管理、计算机等相关专业,博士学历优先;
2、具有2年及以上海量数据挖掘经验,有文本挖掘、非结构化文本处理经验者优先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一,熟悉Java/C/C++等编程语言,熟练掌握Linux各项操作指令;
4、熟练掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一项或几项,有MPI经验者尚佳;
5、掌握机器学习的基本算法框架,有自然语言处理和丰富的特征工程(特征选择/特征抽取)经验者优先;
6、掌握关系型数据库的基本操作,有图形数据库、其他非关系型数据库经验者尚佳;
7、在医疗信息化从事产品开发工作者优先,有顶会paper或人工智能领域国际比赛中获奖者优先;
8、有比较强的组织协调能力,可同时处理好多个任务,具备一定的管理能力;
9、性格开朗,具有团队精神;较强的沟通能力,能与相关业务和开发人员讨论并快速理解需求。
工作职责:
1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术,深入挖掘和分析海量商业数据
2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等
3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法,深入挖掘和分析用户行为,建设用户画像
4、从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题
任职要求
—计算机、数学,统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历,5—10年以上或相关工作经历
—精通1—2种编程语言(Python或Java),熟练掌握常用数据结构和算法,具备比较强的实战开发能力,能带领团队共同进步。
—具有统计或数据挖掘背景,并对机器学习算法和理论有较深入的研究
—熟悉数据挖掘相关算法(决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯)
—具有良好的.学习能力、时间和流程意识、沟通能力
—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架
—优秀的沟通能力,有创新精神,乐于接受挑战,能承受工作压力
—有互联网,央企,政务,金融等领域大规模数据挖掘经验者优先
职责:
1、根据项目经理或高级数据挖掘工程师要求独立完成项目的数据搜集和数据处理;
2、能够快速根据项目需要学习并理解行业知识,并能在项目经理或高级数据挖掘工程指导下完成部分数据分析工作;
3、能够使用SAS,SPSS,或R,Python等开源平台根据用户需求定制开发相应的算法;
4、理解数据挖掘模型及预测分析结果,撰写相关分析报告;
5、了解数据仓库及商务智能背景,熟练掌握一类数据展现分析工具,如:Tableau,Cognos等;
任职要求
1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历;
2、具有一定的统计学、数据挖掘知识基础,有数据仓库/商业智能项目经验尤佳;
3、精通数据挖掘方法论,熟悉数据挖掘项目过程;
4、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种;或具备Python,R等使用开源平台开发算法的.经验;
5、有很强的事业心、责任感,良好敬业精神、团队精神与人际沟通能力。
岗位职责:
负责团队现有算法的优化,代码实现以及移植
负责算法计算性能优化,并推动其上线应用
基于大规模用户数据,以效果为目标,建立并优化系统的基础算法和策略
应用机器学习等尖端技术,针对海量信息建模,挖掘潜在价值跟踪新技术发展,并将其应用于产品中;
跟踪新技术发展,并将其应用于产品中
协助其它技术人员解决业务及技术问题
任职资格:
熟练使用Java、python、scala语言(至少一门),熟悉面向对象思想和设计模式
具备一年以上机器学习理论、算法的`研究和实践经验
擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化
熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架
具备分布式相关项目研发经验(如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等)
熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术,并具备多年的实际工作经验
对数据结构和算法设计有深刻的理解
具有良好的分析问题和解决问题的能力,有一定数学功底,能针对实际问题进行数学建模
良好的逻辑思维能力,和数据敏感度,能能够从海量数据中发现有价值的规律
优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情
良好的团队合作精神,较强的沟通能力
职责:
1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘,满足研发和运营等部门的业务需求和决策需求;
2、能根据业务特点选择最合适的'数据挖掘算法,并做调优;
3、支持数据分析、挖掘算法平台的部署和日常运营;
4、撰写分析类报告。
任职资格:
1、大学本科或本科以上统计学、数学或其他相关专业,对数据结构熟悉;
2、熟练使用python进行数据分析、处理、可视化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模块。熟练使用sql,最好用过hive-sql或spark-sql;
3、对hadoop/spark有一定了解。能够简单使用hadoop系列命令;
4、对线性回归,决策森林,xgboost,评分卡等数据挖掘相关算法有一定了解;
5、做过web接口调试,熟悉json者优先;
6、熟练掌握PPT和EXCEL制作;
7、具备良好的学习、沟通与表达能力,具有较强的团队合作精神,对工作富有热情,能承受工作压力;
8、有运营商或金融类相关数据经验工作优先考虑;
9、能适应中长期现场出差。
职责:
1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;
2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景),利用数据分析结论提升客户业务能力。例如:文本挖掘,潜在客户挖掘,用户画像,个性化推荐,用能预测等;
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习,包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;
4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的.优化;
5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果,抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。
岗位要求:
1、本科以上学历,扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;
2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等),有实际建模经验,掌握深度学习算法优先;
3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础,精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型,对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。
职责:
1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求,通过大数据挖掘技术研究客户本质属性,进行针对性数据分析;
2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构,应用先进的`统计建模、数据挖掘、机器学习方法,进行清洗、分析、建模,完成数据的产品转化设计,并不断完善和优化模型;
3、通过数据分析手段,描述业务特征,结合市场行业状况,为业务战略决策、业务方向提供决策支持,竞争分析及建议,以推动业务发展。
岗位要求:
1、本科学历及以上
2、本科学历需3—4年工作经验,硕士及以上可放宽至2年
3、统计学、计量经济学、数学专业优先,
4、熟悉2种以上分析开发工具:Python、R、SAS等,熟悉两种及以上数据库:hiveoraclemysql等,熟悉SQL语句;
5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法,有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳;
6、具有良好的沟通和快速学习能力,能够快速、准确地理解需求,并将业务需求转换为数据模型。
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