數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)
隨著社會(huì)一步步向前發(fā)展，崗位職責(zé)的使用頻率逐漸增多，崗位職責(zé)包括崗位職務(wù)范圍、實(shí)現(xiàn)崗位目標(biāo)的責(zé)任、崗位環(huán)境、崗位任職資格及各個(gè)崗位之間的相互關(guān)系等。想學(xué)習(xí)制定崗位職責(zé)卻不知道該請(qǐng)教誰(shuí)？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)，歡迎閱讀與收藏。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)1
崗位職責(zé)：
深入研究業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng)新價(jià)值的預(yù)研項(xiàng)目可行性分析報(bào)告以及相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù);
負(fù)責(zé)產(chǎn)品、銷售、供應(yīng)鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標(biāo)簽、特征模型、產(chǎn)品精準(zhǔn)匹配、異常預(yù)警等;
負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的并行化實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用，并提出改進(jìn)方法和思路;
參與公司大數(shù)據(jù)架構(gòu)，負(fù)責(zé)BI實(shí)施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺(tái)的建設(shè);
負(fù)責(zé)相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的需求收集、項(xiàng)目建立、項(xiàng)目設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)和結(jié)果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)執(zhí)行;
配合技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預(yù)警模型、流失模型、效果標(biāo)桿模型、客戶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(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、信息技術(shù)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);
兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗(yàn);
數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫(kù)，mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，熟悉HBase、MongoDB等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù);
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學(xué)習(xí)算法;
熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計(jì)算框架者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)2
職責(zé)：
1、整合基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新維護(hù)，參與部門常規(guī)報(bào)表開(kāi)發(fā)與維護(hù)；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集市規(guī)劃，開(kāi)發(fā)及維護(hù)；
3、處理各業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)需求，為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)分析方面咨詢和建議；
4、負(fù)責(zé)搭建并完善業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控體系，為管理層和運(yùn)營(yíng)層提供決策支持；
5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用相關(guān)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，編寫對(duì)應(yīng)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需求，并完成系統(tǒng)測(cè)試及應(yīng)用推廣。
職位要求
1、兩年以上工作經(jīng)驗(yàn)，本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)優(yōu)先；
2、具有良好統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)，熟悉數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析工作方法，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力；
3、精通SQLPython語(yǔ)言，有銀行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)集市開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
4、具備較強(qiáng)文字分析和數(shù)據(jù)處理能力，能獨(dú)立編寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告；
5、具備開(kāi)闊的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)思維，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，有較好的業(yè)務(wù)開(kāi)拓和溝通表達(dá)能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)3
崗位職責(zé)：
負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化，代碼實(shí)現(xiàn)以及移植
負(fù)責(zé)算法計(jì)算性能優(yōu)化，并推動(dòng)其上線應(yīng)用
基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)，以效果為目標(biāo)，建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)，針對(duì)海量信息建模，挖掘潛在價(jià)值跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中；
跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中
協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問(wèn)題
任職資格：
熟練使用Java、python、scala語(yǔ)言（至少一門），熟悉面向?qū)ο笏枷牒驮O(shè)計(jì)模式
具備一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
擅長(zhǎng)大規(guī)模分布式系統(tǒng)。海量數(shù)據(jù)處理。實(shí)時(shí)分析等方面的算法設(shè)計(jì)。優(yōu)化
熟悉Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)處理框架
具備分布式相關(guān)項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如分布式存儲(chǔ)/分布式計(jì)算/高性能并行計(jì)算/分布式cache等）
熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等相關(guān)技術(shù)，并具備多年的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)
對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)有深刻的理解
具有良好的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，有一定數(shù)學(xué)功底，能針對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模
良好的邏輯思維能力，和數(shù)據(jù)敏感度，能能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律
優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題的能力，對(duì)挑戰(zhàn)性問(wèn)題充滿激情
良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，較強(qiáng)的溝通能力
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)4
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的'消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹(shù)、聚類、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)5
崗位職責(zé)：
1、對(duì)通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運(yùn)營(yíng)等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;
2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu);
3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺(tái)的部署和日常運(yùn)營(yíng);
4、撰寫分析類報(bào)告。
任職資格：
1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;
2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)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(duì)hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;
4、對(duì)線性回歸，決策森林，xgboost，評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;
5、做過(guò)web接口調(diào)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(xí)、溝通與表達(dá)能力，具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神，對(duì)工作富有熱情，能承受工作壓力;
8、有運(yùn)營(yíng)商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;
9、能適應(yīng)中長(zhǎng)期現(xiàn)場(chǎng)出差。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)6
崗位職責(zé)：
1.參與金融大數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)和算法的研發(fā)和優(yōu)化;
2.基于大數(shù)據(jù)金融場(chǎng)景，進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)模型，風(fēng)控模型，營(yíng)銷模型的創(chuàng)新設(shè)計(jì);
3.與業(yè)務(wù)部門溝通合作，將數(shù)據(jù)模型應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)。
任職要求：
1.計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷，至少7年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);;
2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數(shù)據(jù)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(fù)雜的商業(yè)問(wèn)題。
3.熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)的一般模型;例如分類.聚類.預(yù)測(cè)，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(yàn)。
5.在語(yǔ)義理解檢索(如知識(shí)圖譜表示.結(jié)構(gòu)化預(yù)測(cè).語(yǔ)義解析.信息檢索.知識(shí)挖掘等)有過(guò)深入的工作與研究。
6.較強(qiáng)的自學(xué)能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達(dá)能力和敬業(yè)精神。
7.具備良好的系統(tǒng)分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨(dú)立分析問(wèn)題解決問(wèn)題的能力;
8.可承受較大壓力，有責(zé)任感，較強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)能力，具有團(tuán)隊(duì)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(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)7
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)對(duì)海量文本內(nèi)容進(jìn)行要素提取，精分類別、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作；
2、負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)文本挖掘技術(shù)的產(chǎn)品化，并且結(jié)合招標(biāo)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用與優(yōu)化；
3、能指導(dǎo)較低職位的工程師完成工作；
4、能與高校科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新。
任職資格：
1、模式識(shí)別/人工智能/計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，本科或以上學(xué)歷；3年以上工作經(jīng)驗(yàn)；
2、正直、誠(chéng)信、敬業(yè)、有激情、有良好團(tuán)隊(duì)交流能力；
3、精通Java、Python語(yǔ)言，熟悉linux基本開(kāi)發(fā)環(huán)境；
4、精通NLP相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)，擁有較為豐富的文本處理經(jīng)驗(yàn)：精準(zhǔn)分詞、實(shí)體抽取、屬性抽取、關(guān)系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等；
5、具有NLP實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)相關(guān)項(xiàng)目，有知識(shí)圖譜/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳；
6、熟悉Git，SVN等通用工具；
7、對(duì)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜構(gòu)建、人工智能等具有濃厚的興趣。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)8
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)內(nèi)容的處理，包括關(guān)鍵詞提取、主題分析、類目預(yù)測(cè)、質(zhì)量打分等；
2、負(fù)責(zé)海量用戶行為的分析研究，挖掘優(yōu)化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；
3、負(fù)責(zé)推薦引擎算法的開(kāi)發(fā)，包括各類推薦算法的實(shí)現(xiàn)、特征和參數(shù)調(diào)優(yōu)、用戶體驗(yàn)優(yōu)化等；
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)營(yíng)銷平臺(tái)策略的開(kāi)發(fā)，包括用戶洞察、行業(yè)指數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、各類精準(zhǔn)定向算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化等；
5、負(fù)責(zé)人工智能技術(shù)的研究，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)推理、文本語(yǔ)義理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)；
6、通過(guò)海量數(shù)據(jù)對(duì)用戶廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律，指導(dǎo)推薦模型特征構(gòu)建，定位產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題及分析優(yōu)化；
7、結(jié)合廣告投放場(chǎng)景和用戶畫像進(jìn)行分析、歸納統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建設(shè)，協(xié)助模型快速定位問(wèn)題。
招聘要求及條件：
1、具備數(shù)據(jù)挖掘、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化等算法原理知識(shí)背景；
2、具備推薦系統(tǒng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷、信息檢索等方面的工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
3、具備大規(guī)模分布式計(jì)算平臺(tái)的使用和并行算法的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用有濃厚興趣；
4、具有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、算法優(yōu)化的基礎(chǔ)并具有濃厚興趣；
5、熟悉統(tǒng)計(jì)原理及檢驗(yàn)方法、熟悉數(shù)據(jù)分析方法；
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機(jī)器學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用場(chǎng)景；
7、熟悉Java、Python等，能獨(dú)立完成相關(guān)的數(shù)據(jù)分析及分析報(bào)告相關(guān)工作。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)9
職責(zé)：
(1)分析需求，完成相關(guān)數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;
(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;
(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。
(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。
任職要求：
(1)大專以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹(shù)模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)10
崗位職責(zé)：
業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集整理和分析;
負(fù)責(zé)公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設(shè)計(jì);
分析項(xiàng)目數(shù)據(jù)需求，完成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析模塊的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和測(cè)試;
設(shè)計(jì)、構(gòu)建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)平臺(tái)架構(gòu)，編寫相關(guān)技術(shù)文檔;
設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于開(kāi)源項(xiàng)目(Cobar，Spark等)的海量數(shù)據(jù)集成與處理平臺(tái);
為其他部門提供數(shù)據(jù)分析支撐。
任職資格：
計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè);
熟悉數(shù)據(jù)挖掘算法，對(duì)分類、聚類、時(shí)序、圖等算法有很深了解;
熟練掌握Hadoop、Spark生態(tài)系統(tǒng)組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關(guān)大數(shù)據(jù)架構(gòu),開(kāi)發(fā)成功案例;
熟練的使用、開(kāi)發(fā)ETL工具經(jīng)驗(yàn)，有數(shù)據(jù)庫(kù)建模ER建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
有海量數(shù)據(jù)BI或數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施和管理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)數(shù)據(jù)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(qiáng)烈的責(zé)任心和工作熱情，良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)11
職責(zé)：
1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合
3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)12
工作職責(zé)：
1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法和技術(shù)，深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)
2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業(yè)預(yù)測(cè)等
3、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設(shè)用戶畫像
4、從系統(tǒng)應(yīng)用的角度，利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法解決實(shí)際問(wèn)題
任職要求
—計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)或人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷，5—10年以上或相關(guān)工作經(jīng)歷
—精通1—2種編程語(yǔ)言（Python或Java），熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備比較強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)能力，能帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)共同進(jìn)步。
—具有統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘背景，并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論有較深入的研究
—熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法（決策樹(shù)、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）
—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時(shí)間和流程意識(shí)、溝通能力
—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計(jì)算框架
—優(yōu)秀的溝通能力，有創(chuàng)新精神，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，能承受工作壓力
—有互聯(lián)網(wǎng)，央企，政務(wù)，金融等領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)13
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值,提高數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析模型來(lái)指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展,對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,構(gòu)建公司核心競(jìng)爭(zhēng)力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計(jì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊(duì)的建設(shè)、發(fā)展、激勵(lì)、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
任職要求：
1、熱愛(ài)數(shù)據(jù),對(duì)數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系敏感,并對(duì)數(shù)據(jù)體系有深入的認(rèn)識(shí);
2、本科以上學(xué)歷、計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，有一定工作經(jīng)驗(yàn)，;
3、具備數(shù)據(jù)建模(機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn);
4、熟悉Linux平臺(tái)的海量數(shù)據(jù)分布式存儲(chǔ)、分布式計(jì)算;
5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具，有基于Hadoop的云計(jì)算平臺(tái)，HBase及類似的NoSQL存儲(chǔ), MySQL,和BI系統(tǒng)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);
6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對(duì)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(duì)業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;
7、有較強(qiáng)的對(duì)業(yè)務(wù)理解與分析能力，了解業(yè)務(wù)規(guī)劃與策劃能力以及相應(yīng)經(jīng)驗(yàn);
8、具備較強(qiáng)的問(wèn)題定位、分解、解決能力及計(jì)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(qiáng)，能夠承受較大工作壓力;
10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或商業(yè)智能架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)14
職責(zé)：
1、根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨(dú)立完成項(xiàng)目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理；
2、能夠快速根據(jù)項(xiàng)目需要學(xué)習(xí)并理解行業(yè)知識(shí)，并能在項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程指導(dǎo)下完成部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺(tái)根據(jù)用戶需求定制開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法；
4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測(cè)分析結(jié)果，撰寫相關(guān)分析報(bào)告；
5、了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類數(shù)據(jù)展現(xiàn)分析工具，如：Tableau，Cognos等；
任職要求
1、信息化管理、數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)背景本科以上學(xué)歷；
2、具有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ)，有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/商業(yè)智能項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)尤佳；
3、精通數(shù)據(jù)挖掘方法論，熟悉數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目過(guò)程；
4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計(jì)分析或數(shù)據(jù)挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)算法的經(jīng)驗(yàn)；
5、有很強(qiáng)的事業(yè)心、責(zé)任感，良好敬業(yè)精神、團(tuán)隊(duì)精神與人際溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)15
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開(kāi)發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;
3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類/分類/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
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