數據挖掘工程師崗位的基本職責精選
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選
數據挖掘工程師負責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。以下是學習啦小編整理的數據挖掘工程師崗位的基本職責精選。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選1
職責
1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業(yè)務分析體系,整體架構設計、規(guī)劃,充分發(fā)揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業(yè)務更好的發(fā)展;
2、通過建立業(yè)務的數據分析模型來指導業(yè)務的發(fā)展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的商業(yè)價值,構建公司核心競爭力;
3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務的發(fā)展及產品的設計進行海量數據支持;
4、負責數據管理中心團隊的建設、發(fā)展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推 動業(yè)務發(fā)展。
任職要求：
1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;
2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業(yè)，有一定工作經驗，;
3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;
4、熟悉 Linux 平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;
5、熟悉常用的數據分析工具，有基于 Hadoop 的云計算平臺，HBase 及類似的 NoSQL 存儲, MySQL,和 BI 系統等實踐經驗;
6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務變化有敏銳的洞察力;
7、有較強的對業(yè)務理解與分析能力，了解業(yè)務規(guī)劃與策劃能力以及相應經驗;
8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;
9、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;
10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業(yè)智能架構設計、開發(fā)實施經驗者優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選2
職責：
1、對通信和金融業(yè)務數據進行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運營等部門的業(yè)務需求和決策需求;
2、能根據業(yè)務特點選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優(yōu);
3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;
4、撰寫分析類報告。
任職資格：
1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業(yè)，對數據結構熟悉;
2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;
3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;
4、對線性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;
5、做過web接口調試，熟悉json者優(yōu)先;
6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;
7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;
8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優(yōu)先考慮;
9、能適應中長期現場出差。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選3
職責：
1.參與金融大數據平臺系統和算法的研發(fā)和優(yōu)化;
2.基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創(chuàng)新設計;
3.與業(yè)務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業(yè)務。
任職要求：
1.計算機相關專業(yè)碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;
2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數據分析技能，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問題。
3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測，理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。
4.熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。
5.在語義理解檢索 (如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等) 有過深入的工作與研究。
6.較強的自學能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業(yè)精神。
7.具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;
8.可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;
9.有互聯網公司.大型金融企業(yè)和大型IT企業(yè)工作經歷的優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選4
職責：
深入研究業(yè)內領先的技術思路，輸出具有創(chuàng)新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;
負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;
負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;
參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;
負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發(fā)和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業(yè)務執(zhí)行;
配合技術進行數據挖掘模型開發(fā)和模型封裝，例如決策規(guī)則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業(yè);
兩年以上數據建模經驗;
數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學習算法;
熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。
數據挖掘工程師崗位的基本職責精選5
職責：
業(yè)務數據的收集整理和分析;
負責公安、交通領域的業(yè)務建模和算法設計;
分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;
設計、構建和優(yōu)化基于大數據的存儲平臺架構，編寫相關技術文檔;
設計并實現基于開源項目(Cobar，Spark等)的海量數據集成與處理平臺;
為其他部門提供數據分析支撐。
任職資格：
計算機相關專業(yè);
熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;
熟練掌握Hadoop、Spark 生態(tài)系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相關大數據架構,開發(fā)成功案例;
熟練的使用、開發(fā)ETL工具經驗，有數據庫建模 ER建模經驗優(yōu)先;
有海量數據BI或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據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;
強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。
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