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數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板

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數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板

  數(shù)據(jù)挖掘工程師需要通過海量數(shù)據(jù)對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察,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)問題及分析優(yōu)化。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板1

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內(nèi)外運營商)的產(chǎn)品研發(fā);

  2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場景),利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個性化推薦,用能預(yù)測等;

  3、進行大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評估優(yōu)化等;

  4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型,針對不同的應(yīng)用場景,負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;

  5、基于需求分析/運營支持/商業(yè)報告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團隊溝通實施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。

  崗位要求:

  1、本科以上學(xué)歷,扎實的機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;

  2、精通常見機器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等),有實際建模經(jīng)驗,掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;

  3、具有扎實的計算機操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ),精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;

  4、熟悉Map-Reduce模型,對Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運算平臺有實踐經(jīng)驗優(yōu)先。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板2

  職責(zé):

  1、對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行分析,并利用算法挖掘用戶行為特征,發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律,建立機器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;

  2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測用戶的消費行為;

  3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型,幫助公司改善運營管理,節(jié)省成本。

  任職要求:

  1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;

  2、統(tǒng)計學(xué)、會計學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);

  3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗,研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗;

  4、對統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解,了解數(shù)據(jù)倉庫思想,熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;

  5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸,關(guān)聯(lián)分析、SVM,貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法,有海量數(shù)據(jù)挖掘的項目經(jīng)驗;

  6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗優(yōu)先;

  7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力,對數(shù)據(jù)敏感,良好的溝通能力。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板3

  職責(zé):

  1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(fā)工作;

  2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型,跟蹤模型的實施和效果,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、計算等各方面性能,確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里,有效進行數(shù)據(jù)分析和挖掘;

  4.根據(jù)用戶的活動記錄進行特征篩選和關(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中至少一種編程語言,具有良好的編碼習(xí)慣;

  2.計算機、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,對常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解,有實際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗 ;

  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,具備實際的建模經(jīng)驗,熟悉常用機器學(xué)習(xí)算法原理,如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等,并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗;

  5.熟悉hadoop生態(tài),具有spark/flink等實際開發(fā)經(jīng)驗;

  6.極強的數(shù)據(jù)敏感度,能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價值,相關(guān);

  7.熟悉分布式存儲,熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等,熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫優(yōu)先 ;

  8.富有創(chuàng)新精神,充滿激情,樂于接受挑戰(zhàn),良好的溝通技巧和團隊合作,抗壓性強,能適應(yīng)加班。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板4

  職責(zé):

  1.依據(jù)項目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程

  2.挖掘數(shù)據(jù)特征,進行數(shù)據(jù)和特征融合

  3.搭建數(shù)學(xué)模型,并對模型進行檢驗評估

  職位要求:

  1、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、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、機器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗,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、隨機森林、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法;

  4、突出的分析問題和解決問題能力,自我驅(qū)動,并且具備較強的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力,有良好的團隊合作意識;

  5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板5

  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)分析報告、建模報告、數(shù)據(jù)報表等;

  (3)對數(shù)據(jù)進行深度挖掘和建模,做運營和用戶等各方面分析,深度挖掘運營優(yōu)化和用戶行為特征等,推動分析問題的解決,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)部門對接,完成設(shè)計,編寫,維護和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。

  (5)參與項目成果匯編,對相關(guān)結(jié)果進行解讀和匯報。

  任職要求:

  (1)大專以上學(xué)歷,統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、計算機、軟件專業(yè)優(yōu)先;

  (2)熟練使用Python,Mysql語言,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)程代碼編寫環(huán)境,Linux常用命令。會使用R,Java,Scala等語言更佳。

  (3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程,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)分析報告等任務(wù);

  (4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機器學(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、決策樹模型等。

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