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數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責
現如今,我們可以接觸到崗位職責的地方越來(lái)越多,崗位職責具有提高內部競爭活力,更好地發(fā)現和使用人才的作用。那么崗位職責怎么制定才能發(fā)揮它最大的作用呢?下面是小編收集整理的數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責,供大家參考借鑒,希望可以幫助到有需要的朋友。

數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責1
職責:
1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發(fā)和優(yōu)化;
2.基于大數據金融場(chǎng)景,進(jìn)行信用風(fēng)險模型,風(fēng)控模型,營(yíng)銷(xiāo)模型的創(chuàng )新設計;
3.與業(yè)務(wù)部門(mén)溝通合作,將數據模型應用于實(shí)際業(yè)務(wù)。
任職要求:
1.計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士及以上學(xué)歷,至少7年以上相關(guān)工作經(jīng)驗;;
2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數據分析技能,能夠開(kāi)發(fā)創(chuàng )新而實(shí)際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問(wèn)題。
3.熟悉機器學(xué)習的一般模型;例如分類(lèi).聚類(lèi).預測,理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。
4.熟悉深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和常用模型(如CNN,DBN,sparseconding,RNN等),有Caffe或Theano或ConvNet的實(shí)踐經(jīng)驗。
5.在語(yǔ)義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語(yǔ)義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過(guò)深入的工作與研究。
6.較強的自學(xué)能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業(yè)精神。
7.具備良好的系統分析能力,良好的.抽象思維和邏輯思維能力,獨立分析問(wèn)題解決問(wèn)題的能力;
8.可承受較大壓力,有責任感,較強的溝通協(xié)調能力,具有團隊合作精神;
9.有互聯(lián)網(wǎng)公司.大型金融企業(yè)和大型IT企業(yè)工作經(jīng)歷的優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責2
職責:
深入研究業(yè)內領(lǐng)先的技術(shù)思路,輸出具有創(chuàng )新價(jià)值的預研項目可行性分析報告以及相關(guān)實(shí)驗數據;
負責產(chǎn)品、銷(xiāo)售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘,并建立和優(yōu)化用戶(hù)標簽、特征模型、產(chǎn)品精準匹配、異常預警等;
負責大數據下傳統機器學(xué)習算法的并行化實(shí)現及應用,并提出改進(jìn)方法和思路;
參與公司大數據架構,負責BI實(shí)施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化,幫助實(shí)現數據挖掘和分析平臺的建設;
負責相關(guān)數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開(kāi)發(fā)和結果輸出質(zhì)量把控,通過(guò)數據挖掘結果驅動(dòng)業(yè)務(wù)執行;
配合技術(shù)進(jìn)行數據挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝,例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶(hù)生命周期管理模型等;
任職要求:
大學(xué)本科及以上學(xué)歷,統計學(xué)、計算機、信息技術(shù)、數學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè);
兩年以上數據建模經(jīng)驗;
數據主流數據庫,mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫,熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;
熟悉常用的`聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監督式和非監督式學(xué)習算法;
熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責3
職責:
1、對通信和金融業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析和挖掘,滿(mǎn)足研發(fā)和運營(yíng)等部門(mén)的業(yè)務(wù)需求和決策需求;
2、能根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的'數據挖掘算法,并做調優(yōu);
3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營(yíng);
4、撰寫(xiě)分析類(lèi)報告。
任職資格:
1、大學(xué)本科或本科以上統計學(xué)、數學(xué)或其他相關(guān)專(zhuān)業(yè),對數據結構熟悉;
2、熟練使用python進(jìn)行數據分析、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hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;
4、對線(xiàn)性回歸,決策森林,xgboost,評分卡等數據挖掘相關(guān)算法有一定了解;
5、做過(guò)web接口調試,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、溝通與表達能力,具有較強的團隊合作精神,對工作富有熱情,能承受工作壓力;
8、有運營(yíng)商或金融類(lèi)相關(guān)數據經(jīng)驗工作優(yōu)先考慮;
9、能適應中長(cháng)期現場(chǎng)出差。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責4
職責
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構設計、規劃,充分發(fā)揮數據的價(jià)值,提高數據質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;
2、通過(guò)建立業(yè)務(wù)的數據分析模型來(lái)指導業(yè)務(wù)的發(fā)展,對數據庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現數據的商業(yè)價(jià)值,構建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶(hù)行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的.發(fā)展及產(chǎn)品的設計進(jìn)行海量數據支持;
4、負責數據管理中心團隊的建設、發(fā)展、激勵、培訓等管理工作,有效領(lǐng)導數據分析與挖掘團隊支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
任職要求:
1、熱愛(ài)數據,對數據及邏輯關(guān)系敏感,并對數據體系有深入的認識;
2、本科以上學(xué)歷、計算機/統計學(xué)/經(jīng)濟學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè),有一定工作經(jīng)驗,;
3、具備數據建模(機器學(xué)習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗;
4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;
5、熟悉常用的數據分析工具,有基于Hadoop的云計算平臺,HBase及類(lèi)似的NoSQL存儲, MySQL,和BI系統等實(shí)踐經(jīng)驗;
6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對于互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)的業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;
7、有較強的對業(yè)務(wù)理解與分析能力,了解業(yè)務(wù)規劃與策劃能力以及相應經(jīng)驗;
8、具備較強的問(wèn)題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;
9、善于創(chuàng )新、思維敏捷、精力充沛,溝通能力強,能夠承受較大工作壓力;
10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數據倉庫或商業(yè)智能架構設計、開(kāi)發(fā)實(shí)施經(jīng)驗者優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選-崗位職責5
職責:
業(yè)務(wù)數據的收集整理和分析;
負責公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設計;
分析項目數據需求,完成系統中數據分析模塊的設計、實(shí)現和測試;
設計、構建和優(yōu)化基于大數據的'存儲平臺架構,編寫(xiě)相關(guān)技術(shù)文檔;
設計并實(shí)現基于開(kāi)源項目(Cobar,Spark等)的海量數據集成與處理平臺;
為其他部門(mén)提供數據分析支撐。
任職資格:
計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè);
熟悉數據挖掘算法,對分類(lèi)、聚類(lèi)、時(shí)序、圖等算法有很深了解;
熟練掌握Hadoop、Spark生態(tài)系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等),有相關(guān)大數據架構,開(kāi)發(fā)成功案例;
熟練的使用、開(kāi)發(fā)ETL工具經(jīng)驗,有數據庫建模ER建模經(jīng)驗優(yōu)先;
有海量數據BI或數據挖掘項目實(shí)施和管理經(jīng)驗,對數據挖掘理論方法有一定了解者優(yōu)先;
熟悉的Bash Shell和Python等腳本編程能力;
強烈的責任心和工作熱情,良好的團隊合作精神。
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