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文档简介

数据挖掘工程师主要岗位要求职责7篇数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇1

职位描述

1.支持滴滴橙心B端业务安全工作,通过深入理解业务模式.商品流通过程和系统架构,挖掘潜在风险点。2.与业务团队紧密协作,通过大数据挖掘,找到风险商户的行为特点,快速形成有效的打击策略,持续迭代优化某个业务或场景的风控效果;3.针对风险场景,协助设计有效的无监督.有监督模型,或挖掘有区分度特征,主动探究前沿人工智能技术在风控场景的应用;4.能够不断进行场景总结,沉淀有效通用的风险特征和风险对抗方案。

任职要求

1.本科及以上学历,计算机或数学.统计学等相关专业优先;2.具备扎实的编程能力,娴熟把握至少一种编程语言,包括但不限于Python.Scala.Java等,熟识常用的Linux环境编程;3.熟识大数据生态组件,使用hadoop.hive.park等大数据计算框架进行数据开发;4.熟识主流的机器学习问题和算法,包括但不限于无监督聚类.有监督树模型.深度学习等优先;5.思维开阔,有良好的发散思维.规律思维和结构化思维。有自驱力,能主动思索和学习。极致执行,能接受挑战和承压。

所需技能:Python、SQL、Scala、机器学习算法、Spark、Pandas、业务风控、HIVE

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇2

职责:

1、负责对海量文本内容进行要素提取,精分类别、关联挖掘等技术的研发工作;

2、负责实现文本挖掘技术的产品化,并且结合招标领域开展应用与优化;

3、能指导较低职位的工程师完成工作;

4、能与高校科研机构进行协同创新。

任职资格:

1、模式识别/人工智能/计算机相关专业,本科或以上学历;3年以上工作阅历;

2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队沟通能力;

3、精通Java、Python语言,熟识linux基本开发环境;

4、精通NLP相关领域学问,拥有较为丰富的文本处理阅历:精准分词、实体抽取、属性抽取、关系抽取、分类聚类、主题挖掘、POI挖掘等;

5、具有NLP实战阅历,参加过相关项目,有学问图谱/深度学习研发阅历者优先;熟识Hadoop、Spark、Storm等分布式处理框架者更佳;

6、熟识Git,SVN等通用工具;

7、对自然语言处理、学问图谱构建、人工智能等具有深厚的兴趣。

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇3

职责

1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的进展;

2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的进展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;

3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的进展及产品的设计进行海量数据支持;

4、负责数据管理中心团队的建设、进展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务进展。

任职要求:

1、喜爱数据,对数据及规律关系敏感,并对数据体系有深入的认识;

2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业,有肯定工作阅历,;

3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论学问和阅历;

4、熟识Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;

5、熟识常用的数据分析工具,有基于Hadoop的云计算平台,HBase及类似的NoSQL存储,MySQL,和BI系统等实践阅历;

6、熟识互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务改变有敏锐的洞察力;

7、有较强的对业务理解与分析能力,了解业务规划与策划能力以及相应阅历;

8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;

9、擅长创新、思维灵敏、精力充足,沟通能力强,能够承受较大工作压力;

10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施阅历者优先。

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇4

职责:

(1)分析需求,完成相关数据抽取、数据清洗、数据探究、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)参加项目成果汇编,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)娴熟使用Python,Mysql语言,具有肯定的工程能力,完善的文档和解释习惯。熟识JupyterLab远程代码编写环境,Linux常用指令。会使用R,Java,Scala等语言更佳。

(3)熟识数据分析过程,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)肯定的数据挖掘/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、线性回来、规律回来、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇5

职责:

1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现;

2、负责海量内容和业务数据的分析和挖掘、建模,快速迭代算法,提升算法效果;

3、参加搭建和实现数据平台下的算法处理程序;

4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘;

5、依据业务需求进行数学建模,设计并开发高效算法,并对模型及算法进行验证和实现。

【职位要求】

1、届应届毕业生,本科及以上学历,985/211毕业院校优先考虑,计算机软件、通讯相关专业;

2、熟识linux操作,熟识oracle数据库及sql语言;

3、把握数据分析/挖掘方法及相关算法;

4、有R语言开发能力优先;

5、有运营商数据分析,模型构建阅历优先。

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇6

职责:

1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;

2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型,对数据挖掘方案进行验证、开发、改良和优化,实现数据挖掘的功能应用;

3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库,作为数据分析团队的基础工具;

4、完成领导支配的其他工作。

任职要求:

1、计算机、统计学、数学相关专业,本科及以上学历;

2、3年及以上相关工作阅历,985和211学的优秀毕业生可放宽至2年以上;

3、熟识PHM的应用背景、功能定义、系统架构、关键技术;

4、娴熟把握Python进行数据挖掘;会使用Java进行软件开发者优先考虑;

5、熟识常用数据挖掘算法(如分类、聚类、回来、关联规则、神经网络等)及其原理,并具备相关项目阅历;

6、熟识数据仓库,娴熟使用SQL语言,有良好的数据库编程阅历;

7、具备较强的立解决问题的能力,勤奋敬业、主动性和责任心强。

数据挖掘工程师岗位要求职责精选篇7

职责:

1、负责建立和优化用以分析所采集时序数据中内在属性与联系的相应模型算法,

2、负责图像识别领域中相关物体检测算法、超辨别率重建等算法的构建及优化,提供一整套智慧试验室的解决方案包括但不局限,设备状态分析,设备利用率的分析、设备运行过程的分析,设备与人员方面的图像识别、语音识别等。

任职要求:

1、计算机,数学相关专业,本科以上学历;

2、有良好的阅读文献能力、扎实的数学以及编程功底,把握python、java、c++、c

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