数据挖掘工程师岗位的职责精选模板
数据挖掘工程师负责或参与制定数据加工清洗的方案,并形成操作手册。以下是学习啦小编整理的数据挖掘工程师岗位的职责精选模板。
数据挖掘工程师岗位的职责精选模板1
职责:
1、整合公司各大系统的会员、订单等数据资料;
2、按原型开发数据产品模块、外 部数据挖掘;
3、为公司业务需求,快速输出定制化报表;
4、参与大数据平台设计和实施,负责基于Hadoop生态的大数据平台相关的应用开发;
5、进行大数据相关新技术的研究和落地。
要求:
1、本科及以上学历,计算机相关专业,1年以上相关开发经验;
2、有文本挖掘、爬虫等相关经验,熟练掌握py thon/PHP等语言,有linux环境开发经验:3、熟悉常见的机器学习、自然语言处理相关领域的知识:包括句法/语法分析、关键词抽取、情感分析、文本分类聚类、检索、相似度算法等;
4、熟悉Hadoop, Spark, Tensorflow等, 能从业务场景中精确识别问题模式并应用相应的模型和算法来解决问题,并有能力建立合理的评价指标;
5、对常见的数据库Mysq1 Oracle SQLServer 0racle等有较深的理解,能熟练操作:
6、热爱技术,喜欢钻研,善于沟通,有团队合作精神。
数据挖掘工程师岗位的职责精选模板2
职责:
1、海量大数据分析、数据挖掘,负责分析和评估数据质量,提升数据治理的水平并指导数据采集
2、负责数据分析、加工、清理、预处理等数据质量分析工作
3、能够熟练使用Python编程,掌握numpy、pandas、matplotlib等常用分析工具包
4、能针对特定的业务场景,从数据中建模,解决问题
5、善于撰写文档,善于积累和输出者优先
任职资格:
1、本科及以上学历,计算机、数理统计、机器学习、人工智能相关专业毕业优先,基础功底扎实,硕士优先;
2、对oracle、MongoDb、hadoop,MySql、Redis熟悉优先;
3、熟悉hadoop生态系统内常见项目的使用(hdfs、hive、hbase、spark、storm、zookeeper、kafka、yarn等)
4、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先,包括但不局限于:元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理,可以灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理
5、具有团队合作精神,良好的沟通协作能力,善于分析问题本质并解决问题,善于学习,乐于分享
数据挖掘工程师岗位的职责精选模板3
职责:
1. 负责数据挖掘、机器学习、人工智能技术的研究,并将技术应用在业务建模中
2. 结合实际场景,构建算法模型并进行训练验证,对模型和算法进行持续优化和迭代
3. 和用户沟通洽谈,将业务痛点转化为数据理解,探索多种算法来解决业务问题
4. 核心算法研究,***实践探索,持续跟进模型算法的前沿技术和发展趋势,结合公司业务进行技术预研
岗位要求:
1. 金融、统计、数学、计算机等相关专业硕士及以上学历,优秀应届毕业生亦可;
2. 在机器学习、数据挖掘、统计学方向拥有扎实的理论基础,
3. 精通常用的机器学习算法,了解各种算法的优缺点和局限性;
4. 熟悉主流数据库,对 NoSql 有一定了解及应用经验;
5. 精通C++/java/Python中至少一门编程语言;
6. 有团队精神,能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师岗位的职责精选模板4
职责:
1.负责构建体系框架,公开数据等进行分析,挖掘特征;
2.负责大数据产品的规划,需求分析和产品设计和定义;
3.基于现有真实用户行为数据,能够从数据中发现能源的需求和业务场景;
4.参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现;
5.监测分析产品运营状况,持续优化产品功能改造和业务拓展方向,提出和落实产品优化改造方案。
6.撰写专题大数据分析报告。
招聘要求:
1、统计学,数学,计算机等专业硕士及以上学历,2年以上数据分析工作经验
2、扎实的数理统计理论知识,如描述性统计,推断性统计,多元统计分析等
3、熟悉数据挖掘理论与方法,如聚类分析,决策树,逻辑回归,关联规则等
4、熟悉SQL语言进行数据处理和汇总统计分析
5、精通Excel,主要包括数据透视表,函数,图表和VBA等
6、熟练使用SPSS,SAS,R,Python中的任一工具进行数据分析工作
7、逻辑思维能力强,表达条理清晰,善于用PPT写作
数据挖掘工程师岗位的职责精选模板5
职责:
1、 参与或负责公司的大数据平台的建设;
2、 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等;
3、 负责项目中数据准备、模型建立、模型跟踪、模型优化、模型维护、部署和评估;等闭环流程,为营销、运营及决策提供分析支撑及技术支持;
4、 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,支持现有业务并适应业务的不断拓展。
职位要求:
1、计算机、统计学、数学、金融学等相关专业,本科及以上学历,硕士及以上优先;
2、优秀的逻辑思维能力,能够发现关键数据、关键问题,从海量数据中发现有价值的规律;
3、善于分析业务、能将复杂的业务需求转化为数据/数学模型,对大数据处理和分析工作有热情;
4、熟悉常见爬虫、反爬虫技术,有爬虫相关项目开发经验优先;
5、 熟悉SAS、R、python等统计分析软件者优先;
6、 有大数据相关(hadoop、spark)编程经验者优先;
7、有良好的沟通表达能力和分析报告制作经验者优先。
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