数据挖掘工程师工作的基本职责描述

数据挖掘工程师工作的基本职责描述

　　数据挖掘工程师需要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。下面是学习啦小编整理的数据挖掘工程师工作的基本职责描述。

　　数据挖掘工程师工作的基本职责描述1

　　职责：

　　1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现，包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;

　　2、利用平台已有技术能力，包括内容识别算法、行为识别模型等，构建与业务需求相匹配的策略体系;

　　3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘，建立数据模型，从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯，通过数据挖掘对产品形成策略支持;

　　4、理解业务部门的需求，从数据库提取相关数据进行处理分析，指导产品和业务部门的日常运营;

　　5、建立和优化统计学和机器学习模型;

　　6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;

　　任职资格：

　　1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;

　　2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;

　　3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;

　　4、具备产品意识和数据分析能力，熟悉回归，分类等常见机器学习算法;

　　5、具有数据处理，特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;

　　6、逻辑清晰，对数字敏感;学习能力强，热爱编程;

　　7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;

　　数据挖掘工程师工作的基本职责描述2

　　职责

　　1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

　　2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

　　3.采用系统化方法规范数据字段，优化数据结构，

　　4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

　　5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

　　任职要求：

　　1本科及以上学历，数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

　　2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

　　3.较强的excel数据处理能力，熟悉透视表及常用函数，有一定编程能力

　　4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

　　5.心态沉稳踏实，细致认真，有较强的求知欲与接受能力

　　数据挖掘工程师工作的基本职责描述3

　　职责：

　　1、为运营商提供深入的业务分析服务，根据业务需求进行数据统计、分析，撰写分析报告。

　　2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作，包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

　　3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

　　4、负责相关项目的售前支持，发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

　　任职资格：

　　1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库，熟练使用SQL。

　　2、掌握数据分析基本理论方法，熟悉数据挖掘常用算法，能够熟练使用Python/R语言者优先。

　　3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

　　4、对用户行为研究有深入了解，咨询行业背景优先。

　　5、 具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

　　6、 工作态度积极主动，具备一定的抗压能力。

　　数据挖掘工程师工作的基本职责描述4

　　职责：

　　1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;

　　2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;

　　3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。

　　任职要求：

　　1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验;

　　2、熟悉关系型据库，SQL技能娴熟;

　　3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;

　　4、Scala\python\JAVA至少熟练掌握一种编程语言;

　　5、熟悉数据可视化技术;

　　6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;

　　7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。

　　数据挖掘工程师工作的基本职责描述5

　　职责:

　　1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);

　　2、独立分析、评估并解决问题，并用代码实现，在较短时间内寻求到最优的解决方案，并应用到产品中;

　　3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;

　　4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

　　任职资格:

　　1、 本科及以上学历，数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;

　　2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

　　3、 精通至少一种主流编程语言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;

　　4、 熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;

　　5、 熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;

　　6、 有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;

　　7、 善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的价值，具有良好的团队合作精神。

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