数据挖掘工程师工作的岗位职责模板
职责:
1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程
2.挖掘数据特征,进行数据和特征融合
3.搭建数学模型,并对模型进行检验评估
职位要求:
1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的硕士或以上学历;
2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验,熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;
3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;
4、突出的分析问题和解决问题能力,自我驱动,并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力,有良好的团队合作意识;
5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先
职责:
(1)分析需求,完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;
(3)对数据进行深度挖掘和建模,做运营和用户等各方面分析,深度挖掘运营优化和用户行为特征等,推动分析问题的解决,为业务决策提供日常支持;
(4)与业务部门和技术部门对接,完成设计,编写,维护和完善公司业务相关的算法。
(5)参与项目成果汇编,对相关结果进行解读和汇报。
任职要求:
(1)大专以上学历,统计、数学、计算机、软件专业优先;
(2)熟练使用Python,Mysql语言,具有一定的工程能力,完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境,Linux常用命令。会使用R,Java,Scala等语言更佳。
(3)熟悉数据分析过程,能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;
(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础,了解常用的数据挖掘算法如:聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。
职责:
1.负责海量数据的分析开发工作;
2.完成数据挖掘模型,跟踪模型的实施和效果,定期优化算法和分析策略,分析研究后提供建设性建议 ;
3.优化大数据存储、计算等各方面性能,确保能从海量大数据信息里,有效进行数据分析和挖掘;
4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;
5.参与相关数据标准和规范的制定。
要求:
1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言,具有良好的编码习惯;
2.计算机、数学相关专业本科以上学历;
3.2年以上数据挖掘及其相关经验,对常用的数据挖掘算法有较深入了解,有实际算法调优经验 ;
4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理,具备实际的建模经验,熟悉常用机器学习算法原理,如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等,并具备相关应用经验;
5.熟悉hadoop生态,具有spark/flink等实际开发经验;
6.极强的'数据敏感度,能从海量数据中挖掘出数据核心价值,相关;
7.熟悉分布式存储,熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等,熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;
8.富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战,良好的沟通技巧和团队合作,抗压性强,能适应加班。
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、对海量业务数据进行分析,并利用算法挖掘用户行为特征,发现潜在规律,建立机器学习算法并优化;
2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;
3、建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本。
任职要求:
1、大学本科及以上学历;
2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;
3、本科5年以上同岗位工作经验,研究生3年以上同岗位工作经验;
4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解,了解数据仓库思想,熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;
5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、SVM,贝叶斯等数据挖掘算法,有海量数据挖掘的项目经验;
6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;
7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力,对数据敏感,良好的沟通能力。
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