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數據挖掘工程師崗位的具體職責

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數據挖掘工程師崗位的具體職責

  數據挖掘工程師負責內容的處理,包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等。以下是學習啦小編整理的數據挖掘工程師崗位的具體職責。

  數據挖掘工程師崗位的具體職責1

  職責:

  1. 參與市場營銷分析、策劃、規(guī)劃和數據分析工作;

  2. 根據分析、診斷結果,建立分析模型并優(yōu)化,為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持;

  3. 利用專業(yè)數據分析、挖掘工具進行數據建模;

  4. 有相關工作經驗1年以上。

  任職要求:

  1. 碩士以上學歷,有較強的數學功底和扎實的統(tǒng)計學、數據挖掘功底;

  2. 掌握SQL語句,熟悉Oracle,具備數據處理能力;

  3. 精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一,掌握聚類分析、方差分析、相關分析、回歸分析、關聯(lián)規(guī)則、決策樹、隨機模型等常用數據分析方法以及經典的數據挖掘算法,具備一定的基礎可自編挖掘算法;

  4. 有較強的市場敏感度,分析能力強;

  5. 具備良好的職業(yè)素質與敬業(yè)精神,注重團隊合作,擅長溝通表達;

  6. 1年或者以上零售或服裝行業(yè)客戶關系管理從業(yè)經驗(奢侈品行業(yè)優(yōu)先);有數據挖掘項目實施經驗者優(yōu)先,有營銷知識,理念和實踐者優(yōu)先。

  數據挖掘工程師崗位的具體職責2

  職責:

  1、負責業(yè)務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的設計與實現(xiàn)

  2、編寫算法設計各階段的相關文檔,撰寫相關專利;

  3、負責基于大數據平臺的相關算法實現(xiàn)及優(yōu)化

  崗位要求:

  1、本科學歷及以上,計算機、醫(yī)學統(tǒng)計或相關專業(yè)

  2、數學基礎扎實,在數據挖掘、機器學習算法研究有較為豐富的知識積累和一定的實際項目經驗。

  3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法,有智能數據挖掘系統(tǒng)開發(fā)經驗者優(yōu)先;

  4、有醫(yī)療數據分析經驗優(yōu)先

  5、樂于接受挑戰(zhàn),學習能力強,勤奮肯干,有責任心

  數據挖掘工程師崗位的具體職責3

  職責:

  1、根據銀行、保險、互聯(lián)網金融等行業(yè)客戶對大數據的需求,通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性,進行針對性數據分析;

  2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構,應用先進的統(tǒng)計建模、數據挖掘、機器學習方法,進行清洗、分析、建模,完成數據的產品轉化設計,并不斷完善和優(yōu)化模型;

  3、通過數據分析手段,描述業(yè)務特征,結合市場行業(yè)狀況,為業(yè)務戰(zhàn)略決策、業(yè)務方向提供決策支持,競爭分析及建議,以推動業(yè)務發(fā)展。

  崗位要求:

  1、本科學歷及以上

  2、本科學歷需3-4年工作經驗,碩士及以上可放寬至2年

  3、統(tǒng)計學、計量經濟學、數學專業(yè)優(yōu)先,

  4、熟悉2種以上分析開發(fā)工具:Python、R、SAS 等,熟悉兩種及以上數據庫:hive\oracle\mysql等,熟悉SQL語句;

  5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法,有金融業(yè)相關的數據挖掘項目經驗為佳;

  6、具有良好的溝通和快速學習能力,能夠快速、準確地理解需求,并將業(yè)務需求轉換為數據模型。

  數據挖掘工程師崗位的具體職責4

  職責:

  1、負責數據挖掘領域的分析研究,包括數據挖掘算法的分析研究,特定工程的數據挖掘模型的需求分析、建模、實驗模擬;

  2、負責數據挖掘系統(tǒng)的開發(fā),包括需求分析、系統(tǒng)設計、系統(tǒng)測試和優(yōu)化。

  3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究,業(yè)務建模。包括業(yè)務模型、數據模型的生成和應用,關鍵算法的研究和開發(fā)。

  任職要求:

  1、具有深厚的統(tǒng)計學、數學和數據挖掘知識基礎;

  2、有較強的數據分析能力,邏輯思考、問題定位解決能力;

  3、具有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。

  4、較強的數據處理和分析能力。

  數據挖掘工程師崗位的具體職責5

  職責:

  1、參與機器學習的平臺的搭建,為數據分析提取提供平臺支持;

  2、參與各類業(yè)務的機器學習相關需求的開發(fā)和支持;

  3、集成各類成熟的機器學習算法以及計算平臺;

  4、設計并落實人工智能(AI)在公司不同業(yè)務部門,不同應用場景中的實現(xiàn);規(guī)劃智能人機交互包括語音合成、語音識別、手勢識別、自然語言處理、人臉識別等AI技術;

  5、對人工智能技術的研究,包括機器學習、智能控制、知識應用、智能決策等技術的研究;

  任職要求:

  1.學歷:數理統(tǒng)計類、計算機科學,軟件工程等專業(yè)本科生以上學歷

  2.數據挖掘、機器學習相關方向3年以上工作經驗,有機器學習、數據挖掘等相關項目實際經驗者優(yōu)先;

  3.熟悉數理統(tǒng)計、數據分析及挖掘、常用機器學習算法;

  4.熟悉關系數據、NoSQL數據工具以及大數據技術至少一種產品,如 MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等;

  5.熟練掌握至少一種編程語言,Java、Scala、C++、R、Python

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