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高级数据挖掘工程师岗位职责

(职位描述,任职要求)

 

      简介:数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

 

高级数据挖掘工程师职位描述(模板一)

岗位职责:

1.负责用户画像和商户画像体系的建立; 

2.负责用户和商户相关的数据挖掘和分析;

3.负责评论数据的挖掘和知识图谱的研发; 

4.配合产品经理完成数据分析需求和数据产品开发。




任职要求:

1.在自然语言处理和机器学习方面有较为丰富的实战经验:;

2.有大数据处理分析经验,熟悉Hadoop、Hive、Spark等大数据处理平台;

3.至少精通Java语言、Python、或者Scala之一; 

4.了解Linux脚本编程,熟悉服务器端编程, 有技术团队管理经验的优先;

5.善于独立思考,逻辑清晰,热爱挑战,具备快速学习能力;

6.具备良好的沟通能力和团队合作精神。

 

高级数据挖掘工程师职位描述(模板二)

岗位职责:

1.负责用户基础数据挖掘工作,构建用户数据挖掘系统;

2.通过特征抽取和建模,实现用户行为分析和用户画像,为决策提供数据支持;

3.分析系统的技术缺陷,对策略框架做出合理地调整或改进;

4.负责数据波动和异常的监控报警。




任职要求:

1.计算机及计算机相关专业本科或本科以上学历;

2.精通Linux,熟悉python编程语言以及shell脚本;

3.具有良好的数学基础和数据分析能力,对数据敏感;

4.熟悉hadoop、Spark等分布式计算系统,了解hive、kafka、ambari工具者;

5.良好的学习能力、逻辑思维能力,强烈的工作责任感和事业心。


高级数据挖掘工程师职位描述(模板三)

岗位职责:

1.识别业务场景,明确目的;

2.更具目的与业务经验收集相关数据;

3.探索数据、提取特征进行建模;

4.应对各业务部门的精细化运营需求,提供数据挖掘解决方案;

5.后续结果评估、以及模型的改进与控制。




任职要求:

1.统招计算机或软件相关专业,本科及以上学历;

2.精通数据挖掘、机器学习等相关模型及算法,熟悉数据挖掘方法;

3.熟练使用java/R/python等;

4.能使用hadoop、hive、spark等工具;

5.掌握一定的关系数据库知识,对海量数据挖掘分析有浓厚兴趣;

6.有很强的学习能力,积极主动,能承担压力。

 

高级数据挖掘工程师职位描述(模板四)

岗位职责:

1. 结合业务场景,对海量用户行为数据进行深度数据分析与统计,挖掘用户行为模式,为运营决策提供数据支持、产品规划建议;

2. 结合用户数据与外部数据,自研或改进算法,对用户行为进行高精度预测;

3. 针对即有的业务产品进行推荐算法的设计;

4. 可将单机算法模型进行分布式改造,并部署到生产分布式计算环境;

5. 关注数据挖掘及机器学习技术前沿动态,并可以结合场景推进算法模型类产品升级。




任职要求:

1. 本科(以上学历,经济学,数学,统计学,计算机等和数据挖掘高度相关专业;

2. 有互联网建模及挖掘工作经验者;

3. 熟练掌握SQL,掌握R,python,java语言之一;

4. 熟悉分布式计算框架MR,Spark的使用。了解Hadoop家族生态优先;

5. 熟练使用常用机器学习算法,如逻辑回归/贝叶斯网络/决策树/随机森林/GBDT/支持向量机等,对于特征工程、算法选择和调优;

6.负责敬业,乐于分享,勇于探索与坚持创新。


高级数据挖掘工程师职位描述(模板五)

岗位职责:

1.结合现有的技术体系,完成数据挖掘团队的建设;

2.负责对用户及商品建模,完成画像相关工作,并能持续改进;

3.基于公司其他大数据的需求,开发对应的数据产品;

4.对接开发工程师,完成数据产品的使用以及部署工作。




任职要求:

1.计算机、统计学、数学、计量经济学、金融学等相关专业,本科及以上学历,2年以上数据分析相关工作经验;

2.熟练掌握SQL,有独立的数据探查能力;

3.熟悉数据挖掘、机器学习、推荐系统的理论;

4.具备较强的规划和统筹能力,有较强的执行能力和团队协作能力。
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