職位描述：

職責描述：

1.負責大數據的挖掘、信號處理、機器學習、深度學習等相關領域的研發和算法實現，例如推薦和個性化/預測/分類/聚類/關聯分析/特征量化等等。

2.熟練使用C/C++語言編程，掌握Python編程技術，能使用Caffe/Tensorflow等工具建模。

3.負責自然語言處理、圖像識別等技術應用研發。

4.直接參與核心代碼的書寫，解決項目應用過程中的技術問題。

5.良好的邏輯思維能力，能夠從海量數據中發現有價值的規律。

任職要求：

1.具備扎實的機器學習理論及技術基礎，熟悉各種相關性算法，有相關建模經驗。

2.2年以上人工智能領域工作經驗，熟悉機器學習，深度學習的算法和原理，并有調優經驗。能運用分類，回歸，排序，深度學習等模型解決相關問題。

3.精通人工智能領域的關鍵技術和架構設計，精通遷移化學習和特征提取，對卷積神經網絡有良好的理論和實操經驗。

4.熟悉Tensorflow/Caffe/pytorch等常用深度學習框架中一種或多種。

5.碩士以上學歷（模式識別、人工智能、計算機相關專業），扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎；重點大學畢業優先；能力相符者可放寬至本科。

6.良好的溝通能力和表達能力；分析能力、邏輯思維能力強；具有較強的學習能力。

篇2:數據挖掘員崗位職責

1.負責大數據基礎平臺及大數據分析的項目管理工作;

2.基于海量數據,支持業務對數據的分析和使用;

3.負責構建數據分析體系,大量運營數據的分類匯總、分析研究和數據建模;

4.研究大數據探索前沿技術;

負責公司現有軟件的整合與開發、升級工作。

崗位要求:

1.具有扎實的Java基礎,熟悉Shell,Python、R、Scala等一種以上語言;

2.熟悉大數據處理相關技術,包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、Impala、Spark、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis、Kylin等,并且有實踐經驗,能解決應用中的復雜問題;

3.熟悉BI和大數據領域的解決方案,具備該領域全面的技術積累,包括報表平臺,OLAP引擎,ETL,數據倉庫建模和設計,了解海量分布式數據處理分析架構;

4.喜歡數據分析,對數字有敏感性,工作條理性強,邏輯清晰;

5.良好的溝通協調能力,高度的工作責任心,能承受較大的工作壓力;

6.具有海量數據處理、數據挖掘、數據分析相關項目的工作經驗者優先;

7.有機器學習(mlib)、深度學習(tensorflow/caffe)相關工作經驗者優先。

篇3:數據挖掘主管崗位職責

高級數據挖掘技術主管職位描述:

1、負責底層數據開發工作以及用戶標簽體系開發工作的日常管理。

2、負責用戶標簽體系的建立和完善

3、參與多款數據產品的算法設計和優化

任職要求:

1、碩士以上學歷,計算機、數學、統計學等相關專業,接受過統計學和機器學習的專業訓練

2、至少熟悉java或者python其中一門,有三年以上使用經驗

3、熟悉各種統計算法、有機器學習、數據挖掘三年以上相關經驗;熟悉推薦系統、文本挖掘相關算法者優先

4、有并行計算經驗、熟悉hadoop、spark生態系統使用

5、團隊合作能力強、溝通能力優秀。有管理經驗者優先。

6、可享受期權獎勵職位描述:

1、負責底層數據開發工作以及用戶標簽體系開發工作的日常管理。

2、負責用戶標簽體系的建立和完善

3、參與多款數據產品的算法設計和優化

任職要求:

1、碩士以上學歷,計算機、數學、統計學等相關專業,接受過統計學和機器學習的專業訓練

2、至少熟悉java或者python其中一門,有三年以上使用經驗

3、熟悉各種統計算法、有機器學習、數據挖掘三年以上相關經驗;熟悉推薦系統、文本挖掘相關算法者優先

4、有并行計算經驗、熟悉hadoop、spark生態系統使用

5、團隊合作能力強、溝通能力優秀。有管理經驗者優先。

6、可享受期權獎勵