數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)(精選25篇)
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇1
職責(zé):
1、參與數(shù)據(jù)ETL和數(shù)據(jù)倉庫治理;
2、參與大數(shù)據(jù)分析和挖掘,個性化推薦等系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā);
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理及預(yù)測等相關(guān)模型、算法的設(shè)計(jì)與開發(fā);
4、參與BI等系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐開發(fā);
5、參與用戶畫像、用戶行為評分、行業(yè)指數(shù)、銷售預(yù)測等功能模塊的開發(fā);
6、參與爬蟲等外部相關(guān)數(shù)據(jù)爬取。
任職要求:
1、熟悉概率論和統(tǒng)計(jì)方法;
2、掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法者優(yōu)先;
3、掌握J(rèn)AVA,理解MapReduce開發(fā)思維,能獨(dú)立開發(fā)分布式計(jì)算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等腳本語言或應(yīng)用開發(fā)者優(yōu)先;
4、熟悉關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL等,了解NoSQL;
5、具備工程化思維,思考數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)能夠全面謹(jǐn)慎;
6、具備快速學(xué)習(xí)的能力和業(yè)務(wù)理解力,對數(shù)據(jù)開發(fā)有濃厚的興趣,具備理解和整合算法的能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇2
職責(zé):
1、根據(jù)公司自主產(chǎn)品需求,研究設(shè)計(jì)相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘方案及算法,分析數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)方案,構(gòu)建原型,快速實(shí)現(xiàn)對于數(shù)據(jù)分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽車后服務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù),特別是時間序列內(nèi)的連續(xù)數(shù)據(jù),應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)建立模型,形成診修技術(shù)分析報(bào)告或數(shù)據(jù)產(chǎn)品,并跟蹤產(chǎn)品運(yùn)營落地;
3、負(fù)責(zé)診修行為、診斷過程、結(jié)果等數(shù)據(jù)與知識智推模型中的具體開發(fā)和應(yīng)用。
任職要求:
1、本科以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)背景,碩士或以上學(xué)歷優(yōu)先;
2、4年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),精通SQL,熟練使用Hadoop/MongoDB/Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理加工;熟練掌握Python,Shell任一種腳本
3、有統(tǒng)計(jì)建模、機(jī)器學(xué)習(xí)(聚類、分類、回歸、貝葉期分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)或數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的項(xiàng)目或研究經(jīng)驗(yàn),能夠熟練運(yùn)用python、R、spark任意一種進(jìn)行建模;
4、具有大型電商類、網(wǎng)約車類、汽車后服務(wù)類等數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
5、具有對時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇3
職責(zé):
1、水務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘工作,包括數(shù)據(jù)模型的需求分析、模型開發(fā)和結(jié)果分析;
2、按需完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗、整合與去噪,為分析與建模提供支撐。
3、根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建合適的算法及通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等手段不斷優(yōu)化策略及算法。
4. 跟蹤學(xué)習(xí)新的建模和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),與同事共享知識和經(jīng)驗(yàn)。
任職要求:
1. 計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷, 211、985高校優(yōu)先
2.具有數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)理論知識,熟悉并應(yīng)用過常用分類、聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
3.熟練掌握R編程,熟悉數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù),并有實(shí)際生產(chǎn)使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4. 學(xué)習(xí)能力強(qiáng),擁有優(yōu)秀的邏輯思維能力,工作認(rèn)真負(fù)責(zé),溝通能力良好,團(tuán)隊(duì)合作意愿強(qiáng),誠實(shí)、勤奮、嚴(yán)謹(jǐn)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇4
職責(zé):
1、針對具體的業(yè)務(wù)場景需求、定義數(shù)據(jù)分析及挖掘問題;
2、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法、挖掘算法、構(gòu)建有效且通用的數(shù)據(jù)分析模型,對數(shù)據(jù)挖掘方案進(jìn)行驗(yàn)證、開發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能應(yīng)用;
3、搭建高擴(kuò)展高性能的數(shù)據(jù)分析模型庫,作為數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的基礎(chǔ)工具;
4、完成領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作。
任職要求:
1、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè),本科及以上學(xué)歷;
2、3年及以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn),985和211大學(xué)的優(yōu)秀畢業(yè)生可放寬至2年以上;
3、熟悉PHM的應(yīng)用背景、功能定義、系統(tǒng)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù);
4、熟練掌握Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘;會使用Java進(jìn)行軟件開發(fā)者優(yōu)先考慮;
5、熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)及其原理,并具備相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、熟悉數(shù)據(jù)倉庫,熟練使用SQL語言,有良好的數(shù)據(jù)庫編程經(jīng)驗(yàn);
7、具備較強(qiáng)的獨(dú)立解決問題的能力,勤奮敬業(yè)、主動性和責(zé)任心強(qiáng)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇5
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)時間序列分析類算法的維護(hù)和設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn);
2、負(fù)責(zé)海量內(nèi)容和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和挖掘、建模,快速迭代算法,提升算法效果;
3、參與搭建和實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺下的算法處理程序;
4、應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘;
5、根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,設(shè)計(jì)并開發(fā)高效算法,并對模型及算法進(jìn)行驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)。
【職位要求】
1、20xx屆應(yīng)屆畢業(yè)生,本科及以上學(xué)歷,985/211畢業(yè)院校優(yōu)先考慮,計(jì)算機(jī)軟件、通訊相關(guān)專業(yè);
2、熟悉linux操作,熟悉oracle數(shù)據(jù)庫及sql語言;
3、掌握數(shù)據(jù)分析/挖掘方法及相關(guān)算法;
4、有R語言開發(fā)能力優(yōu)先;
5、有運(yùn)營商數(shù)據(jù)分析,模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇6
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內(nèi)外運(yùn)營商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場景),利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個性化推薦,用能預(yù)測等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí),包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評估優(yōu)化等;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型,針對不同的應(yīng)用場景,負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營支持/商業(yè)報(bào)告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求:
1、本科以上學(xué)歷,扎實(shí)的`機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、貝葉斯等),有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn),掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ),精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型,對Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運(yùn)算平臺有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇7
1.負(fù)責(zé)linux平臺下應(yīng)用軟件開發(fā),根據(jù)產(chǎn)品與項(xiàng)目要求,開展模塊設(shè)計(jì).編碼等工作;
2.負(fù)責(zé)linux軟件的交叉編譯與移植;
3.參與需求分析.軟件設(shè)計(jì).開發(fā).調(diào)試以及測試維護(hù)全過程;
4.負(fù)責(zé)協(xié)同硬件工程師或第三方方案商完成系統(tǒng)功能模塊的聯(lián)調(diào)及功能對接.接口文文件輸出;
5.負(fù)責(zé)嵌入式系統(tǒng)軟件平臺搭建工作;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇8
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(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、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。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇9
1.負(fù)責(zé)工業(yè)設(shè)備組網(wǎng)及數(shù)據(jù)采集方案設(shè)計(jì);
2.負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)方案所需傳感器、儀表選型,布線圖、數(shù)據(jù)存儲方式、數(shù)據(jù)表等詳細(xì)設(shè)計(jì);
3.負(fù)責(zé)與設(shè)備廠商、數(shù)控系統(tǒng)廠商進(jìn)行業(yè)務(wù)協(xié)議、通信協(xié)議及接口協(xié)調(diào);
4.負(fù)責(zé)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集相關(guān)軟硬件安裝調(diào)試;
5.負(fù)責(zé)和用戶現(xiàn)場對口協(xié)調(diào)、技術(shù)指導(dǎo)及現(xiàn)場培訓(xùn)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇10
1.負(fù)責(zé)公司產(chǎn)品的現(xiàn)場安裝,部署,優(yōu)化;
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫集群的部署和配置升級;
3.定期進(jìn)行性能檢測、分析、調(diào)優(yōu),數(shù)據(jù)備份、遷移,保障數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)高效安全及穩(wěn)定運(yùn)行;
4.負(fù)責(zé)排查數(shù)據(jù)庫故障,分析和解決疑難問題,提出預(yù)防方案。數(shù)據(jù)庫故障處理與災(zāi)難恢復(fù);
5.對開發(fā)工程師的SQL語句進(jìn)行審核,SQL優(yōu)化,及時發(fā)現(xiàn)并處理高負(fù)載SQL;
6.負(fù)責(zé)客戶單位軟件系統(tǒng)的管理和日常維護(hù),;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇11
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、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯)
—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時間和流程意識、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)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇12
•在行業(yè)擔(dān)任數(shù)據(jù)工程師或后端工程師超過4年
•您將了解數(shù)據(jù)倉庫的概念(建模,調(diào)整,維護(hù))
•您非常精通SQL,并渴望指導(dǎo)和教其他SQL
•您精通Python或任何其他腳本語言和軟件開發(fā)
•您在分布式數(shù)據(jù)處理/傳統(tǒng)RDBMS / MPP / NoSQL系統(tǒng)和數(shù)據(jù)建模方面有很強(qiáng)的低估/經(jīng)驗(yàn)
•您在Spark / Kafka / HBase / Redis / Kettle方面擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)
•您受到探索數(shù)據(jù)的好奇心和動力的驅(qū)動
•您具有處理數(shù)據(jù)管道的DevOps問題的經(jīng)驗(yàn)
•對數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù),關(guān)鍵思想家,問題解決者和自我啟動者的熱情
•獲得認(rèn)可大學(xué)的相關(guān)學(xué)科的學(xué)士學(xué)位
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇13
1、對通信和金融業(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、挖掘算法平臺的部署和日常運(yùn)營;
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(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;
5、做過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,對工作富有熱情,能承受工作壓力;
8、有運(yùn)營商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;
9、能適應(yīng)中長期現(xiàn)場出差。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇14
1.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和分布式爬蟲系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)
2.對接外部數(shù)據(jù)服務(wù)商提供的數(shù)據(jù)及資訊服務(wù),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的'有效沉淀,建立數(shù)據(jù)服務(wù)評估機(jī)制
3.負(fù)責(zé)大規(guī)模文本、圖像、視頻數(shù)據(jù)的抓取、抽取,去重、分類,垃圾過濾,質(zhì)量識別等工作
4.研究各種目標(biāo)網(wǎng)站的形態(tài),互聯(lián)網(wǎng)特征挖掘,發(fā)現(xiàn)它們的特點(diǎn)和規(guī)律
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇15
1.負(fù)責(zé)直播業(yè)務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì);
3.參與數(shù)據(jù)倉庫ETL流程設(shè)計(jì)、開發(fā)和優(yōu)化,解決ETL過程相關(guān)技術(shù)問題;
3.參與項(xiàng)目規(guī)劃,數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì),數(shù)據(jù)倉庫開發(fā),模型開發(fā),報(bào)表開發(fā)等;
4. 總結(jié)數(shù)據(jù)倉庫建模的方法,負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)產(chǎn)品平臺化和系統(tǒng)化;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇16
1.根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理或高級數(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,并能在項(xiàng)目經(jīng)理或高級數(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等開源平臺根據(jù)用戶需求定制開發(fā)相應(yīng)的算法;
4.理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測分析結(jié)果,撰寫相關(guān)分析報(bào)告;
5.了解數(shù)據(jù)倉庫及商務(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;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇17
(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)對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模,做運(yùn)營和用戶等各方面分析,深度挖掘運(yùn)營優(yōu)化和用戶行為特征等,推動分析問題的解決,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。會使用R,Java,Scala等語言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程,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、決策樹模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇18
1、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、底層重構(gòu)、業(yè)務(wù)主題建模等工作;
2、參與數(shù)據(jù)集市開發(fā),用戶畫像標(biāo)簽開發(fā);
3、負(fù)責(zé)接口平臺、自助分析平臺等系統(tǒng)的建設(shè)和維護(hù);
4、針對具體大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景,提供有效解決方案,并針對具體模型落地實(shí)施;
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇19
1、負(fù)責(zé)每日的數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)維工作,保障數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性、一致性等;
2、參與數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)化設(shè)計(jì),如元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)權(quán)限、調(diào)度優(yōu)化;
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計(jì)與開發(fā);
4、負(fù)責(zé)滿足業(yè)務(wù)部門的日常業(yè)務(wù)提數(shù)與報(bào)表需求的開發(fā)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇20
1、維護(hù)數(shù)據(jù)庫穩(wěn)定運(yùn)行,持續(xù)發(fā)現(xiàn)和解決潛在的問題;
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫的性能優(yōu)化,使用新技術(shù)和新架構(gòu)滿足日益增長的業(yè)務(wù)需求;
3、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì),為開發(fā)團(tuán)隊(duì)提供平臺支持;
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫的運(yùn)維方面的相關(guān)工作,包括數(shù)據(jù)庫的安裝部署、壓力測試、備份恢復(fù)、知識庫管理等
5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行容量規(guī)劃、架構(gòu)設(shè)計(jì),提高業(yè)務(wù)高可用性和容災(zāi)能力;
6、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫相關(guān)工作的整體規(guī)劃,提供決策建議。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇21
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開發(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、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/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,熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等,熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神,充滿激情,樂于接受挑戰(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。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇22
崗位職責(zé):
1.從事數(shù)學(xué)建模及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用方法研究;
2.與開發(fā)部門配合實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析模塊的開發(fā);
3.制定公司數(shù)據(jù)可管理體系,建產(chǎn)研究用數(shù)據(jù)平臺。
任職要求:
1.應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)碩士以上學(xué)歷;
2.具備常用機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)知識,會spark;
3.具備一種或多種開發(fā)語言(如scalapython java等)的.程序和算法開發(fā)能力,掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法;
4.有視頻、地圖、文本、社交等大數(shù)據(jù)分析能力;
5.有工業(yè)數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇23
1. 參加團(tuán)隊(duì)會議與討論,并給予有意義的建議;
2. 協(xié)助后端團(tuán)隊(duì)和架構(gòu)師完成數(shù)據(jù)庫相關(guān)的設(shè)計(jì)與開發(fā);
3. 協(xié)助業(yè)務(wù)部門抓取、分析數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇24
職責(zé)描述:
1、負(fù)責(zé)poi數(shù)據(jù)的屬性分析、處理和關(guān)系挖掘,構(gòu)建地圖領(lǐng)域的知識圖譜。
2、負(fù)責(zé)nlp、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等方向的前沿算法研發(fā),并結(jié)合地圖場景優(yōu)化。
任職要求:
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)或相關(guān)專業(yè),三年以上工作經(jīng)驗(yàn)。
2、熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì),熟練使用c++、python。
3、熟悉nlp、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的常用算法與工具,對前沿技術(shù)保持熱情。
4、良好的.分析和解決問題能力,能獨(dú)立承擔(dān)研發(fā)工作。
5、有地圖數(shù)據(jù)優(yōu)化工作背景優(yōu)先。
團(tuán)隊(duì)介紹
主要支持北京崗位
對地圖(無人駕駛)、廣告(廣點(diǎn)通)、快報(bào)感興趣的歡迎勾搭
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé) 篇25
崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)銜接大數(shù)據(jù)平臺與前端的數(shù)據(jù)傳輸;
2.根據(jù)客戶需求設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺架構(gòu)、配置組件;
3.負(fù)責(zé)后臺服務(wù)的調(diào)試與測試,梳理接口文檔、開發(fā)文檔與測試文檔。
任職資格:
1.碩士以上,或較為優(yōu)秀的本科生;后端開發(fā)經(jīng)驗(yàn)2年以上;
2.有基于b/s架構(gòu)進(jìn)行實(shí)際業(yè)務(wù)平臺開發(fā)的經(jīng)驗(yàn),有to b軟件開發(fā)經(jīng)驗(yàn)更佳;
3.通用軟件開發(fā)基礎(chǔ)、軟件架構(gòu)基礎(chǔ)、scrum敏捷開發(fā)方法,有大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)更佳;
4.精通java或python語言,有rcp框架經(jīng)驗(yàn)更佳;熟練掌握mybatis、springcloud / springboot、node.js等框架,精通sql技術(shù);了解以太網(wǎng)通信協(xié)議,熟悉websocket技術(shù)。熟練使用git,svn等工具;
5.學(xué)習(xí)能力強(qiáng),勇于挑戰(zhàn),代碼質(zhì)量意識強(qiáng),篤信“工程即魔法”。