數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責

1、負責海量數據的分析處理和數據統計系統的研發;

2、根據相關業務需求,進行數據處理、分析及統計;

3、Hadoop環境的維護、調優以及搭建;

4、大規模分布式網絡爬蟲的設計與開發;

5、數據倉庫的研發、設計與維護。

崗位要求

1、精通java,熟悉R語言、python、shell、scala至少一種以上;

2、熟悉Hadoop、Hbase、spark、Hive,Map/Reduce編程;

3、熟悉Linu*開發環境,兩年以上Hadoop開發經驗;

4、對數據結構、算法有深刻理解,具有數據分析、數據挖掘相關經驗者優先;

5、有文本挖掘、用戶畫像、自然語言處理、推薦系統、機器學習等研究經歷或工作經歷優先;

6、本科以上學歷,具備良好的團隊協作及溝通能力。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1、深入理解業務、產品的方向和需求,構建公司數據分析與數據挖掘體系,針對復雜的商業問題,規劃、設計、實現基于數據挖掘的解決方案,充分實現數據的商業價值

2.分析和研究數據與實際業務的關聯關系,利用數據挖掘的先進技術,針對具體業務需求場景,設計預測(響應、分類)、用戶分層等模型,挖掘用戶屬性和行為特征

3.基于海量用戶行為數據和其他數據,開發設計面向常規算法不能解決問題的可擴展機器學習算法,并以實際業務應用為導向研發創新方法,產生創新應用

任職資格:

1.計算機、統計學、數學、數理統計等相關專業,本科以上學歷,2年至5年左右相關經驗;

2.至少千萬級的數據量,互聯網或金融背景3.熟悉python/shell/awkl等腳本語言;

4.具備數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識,具有很強的利用數據挖掘技術解決實際業務問題的能力和成功案例,對數據挖掘各環節有深入理解;

5.掌握常用的分類、聚類、預測、關聯規則、序列模式等挖掘算法,了解數據挖掘前沿技術,對算法的優缺點及適用場景有自己的見解

6.具有很強的數據分析和邏輯推理能力,熟練使用SAS/SPSSClementine/R/Weka/Mahout等數據挖掘工具,對基本統計知識有一定的了解,有實踐經驗;

7.具有很強的學習和研究能力,英語熟練,能夠熟練閱讀英文統計專業資料;

8.熟悉Hadoop/Spark/Storm/Hive等至少一種分布式計算技術,具有海量數據處理經驗;

9.積極創新、有開拓精神、樂于面對挑戰、有較強的執行能力、負責敬業;優秀的團隊合作精神,穩定。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.根據項目要求,分析數據需求,完成數據清洗,質量管控,數據ETL;分析模型設計,開發實現。

2.負責用戶行為數據的統計、對比分析、背后原因挖掘,從海量的數據中梳理有用的信息;

3.為產品運營提供數據分析支持,包括網站數據分析、產品用戶分析、行業分析等;

崗位要求:

1.計算機專業,熟悉機器學習、數據挖掘方向優先;

2.熟悉Linu*開發環境;

3.至少掌握一門編程語言及快速編碼能力(Python,R,Matlab、Shell等),能快速高效實現;

4.問題分析能力強,不輕易陷入算法、模型局限性;

5.有較強的快速學習能力及獨立思考能力,致力于從事大數據研究領域。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

任職要求:

1.本科或本科以上數學、物理、計算機或其他相關領域的訓練

2.熱愛探索和鉆研,相信算法能夠改變人們的生活

3.熟悉海量數據處理和挖掘的基本算法,或有高性能科學計算的相關經驗

4.能夠使用C/C++獨立實現復雜的算法結構

5.極佳的邏輯分析能力和學習能力,善于應對各種智力挑戰

加分項:

1.某個開發論壇(如stackoverflow)的活躍分子

2.某個app或者WEB站點的的開發成員

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1、對業務運行狀態進行建模分析,以數據驅動下一代數據中心的智能化運行

職責要求:

1、扎實的機器學習/數據挖掘理論基礎

2、熟練使用R/Python/Matlab,熟悉C/C++/Shell,有Hadoop/Spark等大數據處理經驗

3、有豐富的樣本特征工程/量化建模/深度學習等實踐經驗者優先

4、具有良好的邏輯推理,溝通理解能力,和團隊協作精神

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1.負責沱沱工社廣告的相關優化、算法改進及策略研發;

2.負責沱沱工社用戶/商品數據挖掘的核心技術研究與開發;

3.負責沱沱工社用戶行為分析與反作弊研究。

崗位職責:

1.具有較強分析問題和解決問題能力;

2.具有大規模數據處理經驗;

3.熟練掌握數據挖掘、機器學習和廣告計算學相關算法;

4.具有非常扎實的數據結構和算法基礎,至少會寫一門腳本語言;

5.有國際算法競賽獲獎經歷者優先;

6.具有搜索引擎、推薦系統或廣告計算學相關項目或研究經驗者優先。數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.負責消費金融產品的日常數據分析和挖掘工作;

2.負責風險決策引擎的優化和信用評分系統的開發等工作;

3.為公司的運營決策、產品開發和銷售策略提供數據支持;

4.完成上級交辦的其他工作。

任職要求:

1.數學、統計學、金融、計算機等專業,本科及以上學歷,2年以上工作經驗;

2.熟練掌握orcale、mysql等關系型數據庫,熟悉Java、Python等編程語言;

3.熟練掌握各類回歸和分類算法;

4.掌握R、MATLAB及其他數據分析工具,具備較強的數據分析能力和數據敏感性;

5.極強的責任心和學習能力、良好的溝通協作能力,團隊意識強,能承受工作壓力。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1.負責基于Spark/Hadoop等分布式計算平臺的系統基礎架構設計與實現,滿足基礎平臺層功能性/非功能性需求;

2.負責車聯網大數據相關業務應用場景的,大數據平臺方面解決方案設計與項目支持;

3.負責大數據平臺二次開發,及大數據平臺運營相關工具系統開發;

4.深入理解上述分布式計算平臺架構與工作原理,解決疑難問題;

專業技能要求:

1.熟悉shell或其他腳本語言中的任意一門,熟悉java等大數據語言,有開發經驗優先;

2.熟悉服務器/存儲/網絡/OS/中間件等基礎架構基本元素,熟悉linu*操作系統,具備較強的調優排障能力;

3.熟悉Hadoop/Spark或其他分布式計算平臺中的任意一個,并具備運維管理經驗;有開發經驗優先;

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.從事基于一流大數據平臺的應用開發,服務于行業用戶。

2.與用戶溝通交流,提供售前與售后技術支持。

3.負責具體項目的實施。

4.完成中心及部門安排的其他工作。

任職要求:

1.計算機/統計學/數學等相關專業,碩士以上學歷,兩年以上工作經驗。

2.熟悉數據庫系統、數據挖掘和分布式處理的基本理論和算法。

3.熟悉Linu*操作系統以及其上的編程開發環境;熟悉SQL語言。

4.具有良好的邏輯分析能力、溝通能力和文字表達能力。

5.具有下列經驗之一:

開發和部署Hadoop或者類似分布式處理系統上的實際應用;

開發基于分布式數據庫系統的實際應用;

從事過數據挖掘相關的研究開發工作;

擁有SAS軟件項目工作經驗;

從事過經濟統計相關項目研發工作。

工作地點:深圳南山西麗

篇2:數據挖掘崗位工作職責

簡介:數據挖掘(英語:Datamining),又譯為資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現(英語:Knowledge-DiscoveryinDatabases,簡稱:KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關,并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘職位描述(模板一)

崗位職責:

1.以產品和業務目標為導向,構建相應的數據模型和數據挖掘算法并實施;

2.提供數據前瞻見解,幫助產品部門尋找新的商業機會,引領跨產品及團隊的技術變革;

3.負責定義不同網站的決定性指標以支持商業決策如:客戶粘連度、客戶保持率、客戶價值追蹤等;

4.與Dataengineer緊密合作共同明確數據收集的需求,開發統計模型;

5.將數據以可視化形式向非技術團隊成員呈現;

6.將設計文件與實施方案合理歸檔。

任職要求:

1.本科以上學歷,計算機、統計學或電子工程專業優先;

2.熟悉統計建模方法論和統計建模工具,善于使用R、SPSS等統計建模工具;

3.對設計及架構原則有清晰理解;

4.熟悉數據統計常用語言如Python或R;

5.了解Linu*開發環境和shell腳本;

6.掌握SQL數據查詢;

7.良好的學習能力、邏輯思維能力,強烈的工作責任感和事業心。

數據挖掘職位描述(模板二)

崗位職責:

1.負責公司相關產品的數據分析和挖掘,為用戶提供更智能更專業的產品體驗;

2.通過對用戶行為的分析,和運營團隊一起更好地理解用戶生命周期中的各種需求,不斷優化用戶產品體驗和提升產品價值;

3.支持公司其它部門的數據需求,提供決策支持。

任職要求:

1.本科及以上學歷,數學類、統計類、計算機類專業優先;

2.熟悉lr,決策樹,隨機森林,boosting等主流算法;

3.熟練使用python,SQL,對數據科學有一定興趣;

4.具備良好的溝通合作技巧、責任心和團隊協作意識;

5.善于快速學習,自我提升能力強,能適應較大的工作壓力,工作效率穩定;

數據挖掘職位描述(模板三)

崗位職責:

1.基于業務需求,持續進行數據模型和算法的分析優化;

2.獨立負責業務數據收集整理,搭建業務數據體系,結合業務對多種數據源進行深度診斷性組合分析、挖掘、深度分析。

3.深入挖掘和分析海量互聯網用戶數據,挖掘用戶行為特征,建立預測性模型;

4.在業務出現指標異常狀況時進行針對性的數據分析,迅速鎖定問題源頭并提出解決方案。

任職要求:

1.精通java,熟悉R語言、python、shell、scala至少一種以上;

2.熟悉Hadoop、Hbase、spark、Hive,Map/Reduce編程;

3.熟悉Linu*開發環境,兩年以上Hadoop開發經驗;

4.對數據結構、算法有深刻理解,具有數據分析、數據挖掘相關經驗者優先;

5.具備良好的團隊協作及溝通能力。

篇3:數據挖掘工程師崗位工作職責

簡介:數據挖掘工程師是數據師(Datician['det?n])的一種。一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中知識的工程技術專業人員。這些知識可用使企業決策智能化,自動化,從而使企業提高工作效率,減少錯誤決策的可能性,以在激烈的競爭中處于不敗之地。

數據挖掘工程師職位描述(模板一)

崗位職責:

1.通過海量數據挖掘、機器學習等方法進行核心策略的研究及開發;

2.用戶分析、理解及建模,持續提升用戶產品體驗;

3.高性能、高并發的機器學習、數據挖掘方法及架構的研發;

4.算法及數據挖掘在新業務領域的推進及應用。

任職要求:

1.計算機/數學/統計學等相關專業本科及以上學歷;

2.精通一門或多門開發語言(Python、C++、Java等);

3、對算法、海量數據挖掘有業界實踐經驗,熟悉機器學習、數據挖掘方法優先考慮;

4.善于獨立思考,邏輯清晰,熱愛挑戰,具備快速學習能力;

5.具備良好的溝通能力和團隊合作精神。

數據挖掘工程師職位描述(模板二)

崗位職責:

1.對產品與用戶數據進行深入分析,發現數據背后的特征規律;

2.完成產品、市場、課程等部門提出的各類數據需求;

3獨立或與數據組其他成員共同完成機器學習與數據挖掘項目;

4.第三方統計平臺的調研、部署、維護以及測試驗證工作。

任職要求:

1.本科以上學歷,數學、物理、統計、金融工程、機器學習、計算機相關專業;

2.熟悉各類模型分類與回歸算法,熟悉各類變量篩選與降維算法;

3.熟練使用hadoop、hive、hbase進行大數據分析處理;

4.具備良好的專業背景、邏輯能力好,有較強的執行力和溝通能力。

數據挖掘工程師職位描述(模板三)

崗位職責:

1.負責公司相關數據模型產品的模型設計以及開發等工作;

2.為公司業務提供模型算法和數據分析支持并不斷完善模型算法及優化;

3.梳理公司數據需求,進行BI/DW系統規劃及開發跟進,為業務方提供指導,提升數據使用效率;

4.通過大量數據,分析實施商品挖掘、用戶推薦、買家分析、用戶畫像等。

任職要求:

1.扎實的數據倉庫、機數據挖掘理論基礎;

2.熟練運用Java、Python等語言;

3.有2年以上海量數據處理工作經驗,大數據挖掘、分析、建模經驗;

4.熟悉常見的分類、聚類、推薦等機器學習算法及原理,和它們的使用場景;

5.具有扎實的操作系統、數據結構等編程基礎;

6.對Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規模數據平臺有運維調優經驗;

7.良好的團隊合作,較強的溝通能力,敢于挑戰新技術。