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數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)(精選15篇)
在生活中，我們可以接觸到崗位職責(zé)的地方越來(lái)越多，崗位職責(zé)包括崗位職務(wù)范圍、實(shí)現(xiàn)崗位目標(biāo)的責(zé)任、崗位環(huán)境、崗位任職資格及各個(gè)崗位之間的相互關(guān)系等。什么樣的崗位職責(zé)才是有效的呢？下面是小編幫大家整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)，僅供參考，歡迎大家閱讀。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)1
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開(kāi)發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;
3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的.建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)2
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)海量科技數(shù)據(jù)(含文本數(shù)據(jù))的挖掘工作;
2、負(fù)責(zé)科技數(shù)據(jù)挖掘算法模型的構(gòu)建、應(yīng)用、評(píng)測(cè)、報(bào)告;
3、主持或參與海量科技數(shù)據(jù)的入庫(kù)工作，科技數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的構(gòu)建;
4、負(fù)責(zé)或參與數(shù)據(jù)挖掘成果論文、專利、標(biāo)準(zhǔn)的撰寫(xiě);
5、負(fù)責(zé)或參與制定數(shù)據(jù)加工清洗的方案，并形成操作手冊(cè);
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實(shí)施;
7、完成安排的各項(xiàng)工作，與其他部門合作。
崗位要求：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、金融、科技管理、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)，博士學(xué)歷優(yōu)先;
2、具有2年及以上海量數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，有文本挖掘、非結(jié)構(gòu)化文本處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語(yǔ)言，熟練掌握Linux各項(xiàng)操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的'一項(xiàng)或幾項(xiàng)，有MPI經(jīng)驗(yàn)者尚佳;
5、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法框架，有自然語(yǔ)言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
6、掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，有圖形數(shù)據(jù)庫(kù)、其他非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)者尚佳;
7、在醫(yī)療信息化從事產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會(huì)paper或人工智能領(lǐng)域國(guó)際比賽中獲獎(jiǎng)?wù)邇?yōu)先;
8、有比較強(qiáng)的組織協(xié)調(diào)能力，可同時(shí)處理好多個(gè)任務(wù)，具備一定的管理能力;
9、性格開(kāi)朗，具有團(tuán)隊(duì)精神;較強(qiáng)的溝通能力，能與相關(guān)業(yè)務(wù)和開(kāi)發(fā)人員討論并快速理解需求。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)3
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(xiě)，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(xiě)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(shù)模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)4
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)5
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(xiě)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)6
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(xiě)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)7
職責(zé)：
對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、整理、標(biāo)簽、分層；
根據(jù)業(yè)務(wù)需求，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等建立精準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型，滿足業(yè)務(wù)需求；
能從業(yè)務(wù)和產(chǎn)品角度出發(fā)，利用數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的瓶頸，提出優(yōu)化方案；
探索業(yè)界和學(xué)術(shù)界前言的數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)理論與實(shí)踐。
任職資格：
本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)專業(yè)優(yōu)先；
精通數(shù)據(jù)挖掘腳本語(yǔ)言，能靈活運(yùn)用R、Python中的'一種，熟練sklean/numpy/pandas等科學(xué)計(jì)算相關(guān)庫(kù)，有統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入了解，能夠使用Hadoop、spark等相關(guān)技術(shù)；
勤奮踏實(shí)，樂(lè)于學(xué)習(xí)新事物，有良好團(tuán)隊(duì)合作精神和高度的責(zé)任感；
醫(yī)療、生物背景人員優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)8
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、挖掘，并提供相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)；
2、研發(fā)與設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)挖掘算法，搭建數(shù)據(jù)平臺(tái)；
3、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘工具或者開(kāi)發(fā)新算法，參與項(xiàng)目開(kāi)發(fā)，解決產(chǎn)品需求；
4、通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的敏銳洞察，深入挖掘產(chǎn)品潛在價(jià)值和客戶需求，進(jìn)而提供更有價(jià)值的產(chǎn)品。
崗位要求：
1、統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)，統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷；
2、一年以上數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，熟練掌握多種統(tǒng)計(jì)和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關(guān)數(shù)據(jù)分析軟件；
3、較強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，邏輯分析能力和文檔撰寫(xiě)能力；
4、良好的'邏輯思維能力，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。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)9
職責(zé)：
1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法，深入挖掘和分析數(shù)據(jù)，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的算法。
2、大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類、聚類、關(guān)聯(lián)等算法的.比較研究，并能夠根據(jù)公司需要，在短內(nèi)熟悉特定領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識(shí)。
3、根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、包括算法選取、領(lǐng)域數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征抽取，以及模型驗(yàn)證。
任職資格：
1、熟悉AI相關(guān)知識(shí)，了解常見(jiàn)的公開(kāi)算法的原理和實(shí)現(xiàn)方法。
2、熟練使用數(shù)據(jù)分析、挖掘方法；熟悉各項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法等方面知識(shí)。
3、有海量數(shù)據(jù)挖掘和分析經(jīng)驗(yàn)，能獨(dú)立構(gòu)建模型，完成數(shù)據(jù)分析等工作。
4、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，具有良好的邏輯思維能力、理解業(yè)務(wù)的能力、溝通能力和表達(dá)呈現(xiàn)能力，具備使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R語(yǔ)言的經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮。
5、全日制本科及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)10
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)11
職責(zé)：
1、利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)和算法，解決工廠業(yè)務(wù)需求，驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)數(shù)字化；
2、利用數(shù)據(jù)處理和挖掘相關(guān)知識(shí)實(shí)現(xiàn)工廠KPI要求，包括生產(chǎn)線IDC降低，預(yù)測(cè)性維護(hù)等數(shù)據(jù)挖掘的多方面應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)；
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目管理，進(jìn)度把控，同時(shí)針對(duì)工廠各方面需求推廣數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的主流應(yīng)用算法和工具，并制定相關(guān)的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)；
4、針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘涉及的'數(shù)據(jù)庫(kù)和業(yè)務(wù)相關(guān)硬件網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的搭建和日常運(yùn)維支持；
崗位要求：
1、本科或以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)或者信息工程等相關(guān)專業(yè)。
2、有工業(yè)領(lǐng)域或AI領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析處理或者相關(guān)行業(yè)一年及以上工作經(jīng)驗(yàn)。
3、熟悉運(yùn)用各種常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，有聚類、分類、回歸等數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先考慮；
3、熟悉Linux平臺(tái)上的編程環(huán)境，至少掌握R/Python/C#一門編程語(yǔ)言，有項(xiàng)目應(yīng)用優(yōu)先考慮
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一種數(shù)據(jù)庫(kù)，有項(xiàng)目實(shí)踐者優(yōu)先考慮
5、熟悉Hadoop架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)知識(shí)者優(yōu)先考慮
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)12
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(huà)像、商家畫(huà)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(huà)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(shù)、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)13
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(huà)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(huà)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)14
職責(zé)：
深入研究業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng)新價(jià)值的'預(yù)研項(xiàng)目可行性分析報(bào)告以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);
負(fù)責(zé)產(chǎn)品、銷售、供應(yīng)鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標(biāo)簽、特征模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配、異常預(yù)警等;
負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的并行化實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用，并提出改進(jìn)方法和思路;
參與公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)，負(fù)責(zé)BI實(shí)施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺(tái)的建設(shè);
負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的需求收集、項(xiàng)目建立、項(xiàng)目設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)和結(jié)果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)執(zhí)行;
配合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預(yù)警模型、流失模型、效果標(biāo)桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);
兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn);
數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫(kù)，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，熟悉HBase、MongoDB等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù);
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;
熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)15
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
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