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數據挖掘工程師的崗位職責概述

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數據挖掘工程師的崗位職責概述

  數據挖掘工程師需要理解客戶具體業務需求,利用思邁特數據挖掘軟件,提供明確的大數據分析應用解決方案。下面是學習啦小編為您精心整理的數據挖掘工程師的崗位職責概述。

  數據挖掘工程師的崗位職責概述1

  職責:

  1.根據業務場景要求設計數據挖掘模型,包括有監督、無監督類模型,以及偏好、價值評估類模型、組合最優化類模型等

  2.通過數據挖掘手段進行標簽化工作

  3.根據數據挖掘方法論完成數據挖掘全流程建模工作

  4.自主開展模型效果評估,并不斷優化

  5.開展數據挖掘模型產品化工作

  6.帶領產品(或項目)團隊進行技術攻關

  7.主導數據挖掘相關解決方案編寫、客戶交流

  任職資格:

  1.本科及以上學歷

  2.熟悉SPARK ML

  3.精通Python技術

  4.精通數據挖掘常用算法以及神經網絡算法

  5.精通SQL數據處理,包括關系型數據庫,以及Hive SQL、Spark SQL處理

  6.三年以上數據挖掘設計、開發經驗

  7.具備獨立研究以及解決問題的能力

  8.較強的PPT方案撰寫以及呈現能力

  9.較強的溝通協調和執行能力,能夠承受較大的工作壓力

  10.較強的工作責任心和客戶服務意識

  數據挖掘工程師的崗位職責概述2

  職責

  1、挖掘和分析海量市場數據,研究市場運行規律,發現市場定價的無效之處;

  2、設計交易策略,報單策略,和風險管理策略。

  3、提升市場定價效率,幫助建設一個更加有效的金融市場。

  技能要求

  1、數學,統計學,物理學或相關專業方向的優秀畢業生,碩士或者以上學歷;

  2、能將所學知識靈活應用于處理實際問題,具有豐富的研究經驗;

  3、在重要學術類比賽中獲獎,發表過高質量論文,或者熟練掌握計算機高級語言將是加分項;

  4、熟練閱讀英文文獻。

  數據挖掘工程師的崗位職責概述3

  職責

  1、用戶畫像的持續優化,基于海量用戶行為,建立數據挖掘模型,比如用戶偏好預測、用戶價值評分等;

  2、對各類需求數據進行挖掘、統計建模分析,并提交有效的分析報告,為公司運營決策提供數據支持;

  3、建立和完善分析體系,跟蹤模型的實施,優化算法和分析策略,提供建設性建議;

  4、推進推薦、數據挖掘、機器學習技術在行業數據的應用。

  任職資格

  1、計算機、應用數學、統計學等相關專業;

  2、熟練運用至少一種統計分析工具:R、python、SAS,熟練操作python進行數據分析優先

  3、了解數據挖掘方法論,熟悉回歸、決策樹、聚類等算法;

  4、參加過數據挖掘項目或推薦項目并擔任項目核心成員優先;

  5、精通關系型數據庫SQL Server, 分布式數據倉庫Hive;

  6、有責任心,良好的團隊合作精神,樂于分享,積極上進,具備良好的學習能力。

  數據挖掘工程師的崗位職責概述4

  職責:

  1、對海量業務數據進行分析,深度挖掘用戶行為特征,構建用戶精準營銷標簽體系;

  2,負責會員拉新、分層、轉化、留存等業務模型支持,負責會員生命周期模型的設計與開發;

  3,負責個性化商品推薦,門店經營預測及評估模型的開發。

  任職資格:

  1、全日制本科及以上學歷,計算機、統計學相關專業;

  2、熟悉python或java;

  3、對機器學習中的經典分類、回歸算法熟悉,對個性化推薦算法(協同過濾,SVM, RFM)熟悉;

  4、至少有2個實際開發項目案例;

  5、三年以上數據挖掘工作經驗。

  數據挖掘工程師的崗位職責概述5

  職責:

  1、負責建立和優化用以分析所采集時序數據中內在屬性與聯系的相應模型算法,

  2、負責圖像識別領域中相關物體檢測算法、超分辨率重建等算法的構建及優化,提供一整套智慧實驗室的解決方案包括但不局限,設備狀態分析,設備利用率的分析、設備運行過程的分析,設備與人員方面的圖像識別、語音識別等。

  任職要求:

  1、計算機,數學相關專業,本科以上學歷;

  2、有良好的閱讀文獻能力、扎實的數學以及編程功底,掌握python、java、c++、c中的一種或多種編程語言,掌握mysql等主流數據庫技術。

  3、熟悉基本機器學習算法及其原理,如SVM、聚類、邏輯回歸等。

  4、熟悉tensorflow、keras等主流深度學習框架,熟悉CNN、LSTM等主流的神經網絡模型。

  5、有過圖像識別、語音識別、自然語言處理、實時數據處理等實際項目經驗或者研究經驗者優先。

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