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數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述

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數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述

  數(shù)據(jù)挖掘工程師需要將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型,針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景,負(fù)責(zé)編寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述1

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)探跡平臺(tái)智能策略邏輯設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),包括智能評(píng)分、智能決策、業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)等業(yè)務(wù)的策略;

  2、利用平臺(tái)已有技術(shù)能力,包括內(nèi)容識(shí)別算法、行為識(shí)別模型等,構(gòu)建與業(yè)務(wù)需求相匹配的策略體系;

  3、對(duì)平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,建立數(shù)據(jù)模型,從數(shù)據(jù)中挖掘出用戶的行為和消費(fèi)習(xí)慣,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ξa(chǎn)品形成策略支持;

  4、理解業(yè)務(wù)部門的需求,從數(shù)據(jù)庫(kù)提取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,指導(dǎo)產(chǎn)品和業(yè)務(wù)部門的日常運(yùn)營(yíng);

  5、建立和優(yōu)化統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型;

  6、與數(shù)據(jù)算法/工程師合作和溝通去實(shí)現(xiàn)應(yīng)用在產(chǎn)品上的算法模型;

  任職資格:

  1、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)、通信相關(guān)專業(yè)本科以上學(xué)歷;

  2、編程基本功扎實(shí)、精通JAVA、python、lua等語(yǔ)言;

  3、善于溝通及主動(dòng)思考總結(jié)、倡導(dǎo)創(chuàng)新與持續(xù)優(yōu)化、思路周密、腳本代碼嚴(yán)謹(jǐn)、對(duì)待策略邏輯有強(qiáng)烈興趣;

  4、具備產(chǎn)品意識(shí)和數(shù)據(jù)分析能力,熟悉回歸,分類等常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法;

  5、具有數(shù)據(jù)處理,特征選擇、算法調(diào)優(yōu)、效果評(píng)估等相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

  6、邏輯清晰,對(duì)數(shù)字敏感;學(xué)習(xí)能力強(qiáng),熱愛(ài)編程;

  7、有良好的團(tuán)隊(duì)合作及抗壓能力、有強(qiáng)烈的主人翁意識(shí)推進(jìn)事務(wù)進(jìn)展;

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述2

  職責(zé)

  1.負(fù)責(zé)汽車產(chǎn)品數(shù)據(jù)底表的日常更新與維護(hù)

  2.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、清洗、計(jì)算及校驗(yàn)

  3.采用系統(tǒng)化方法規(guī)范數(shù)據(jù)字段,優(yōu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),

  4.通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)可視化等多種方式為探索性研究提供工具支撐

  5.協(xié)助高級(jí)研究人員完成客戶需求處理工作

  任職要求:

  1本科及以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等專業(yè)

  2.對(duì)汽車市場(chǎng)、品牌及主流乘用車產(chǎn)品有一定認(rèn)知

  3.較強(qiáng)的excel數(shù)據(jù)處理能力,熟悉透視表及常用函數(shù),有一定編程能力

  4.有較強(qiáng)的抗壓能力、邏輯能力以及團(tuán)隊(duì)溝通能力

  5.心態(tài)沉穩(wěn)踏實(shí),細(xì)致認(rèn)真,有較強(qiáng)的求知欲與接受能力

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述3

  職責(zé):

  1、為運(yùn)營(yíng)商提供深入的業(yè)務(wù)分析服務(wù),根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析,撰寫(xiě)分析報(bào)告。

  2、負(fù)責(zé)電信行業(yè)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工作,包括數(shù)據(jù)模型的需求分析、模型開(kāi)發(fā)和結(jié)果分析。

  3、負(fù)責(zé)電信行業(yè)咨詢和系統(tǒng)實(shí)施類項(xiàng)目的數(shù)據(jù)需求調(diào)研、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘模型等相關(guān)項(xiàng)目的實(shí)施過(guò)程。

  4、負(fù)責(zé)相關(guān)項(xiàng)目的售前支持,發(fā)現(xiàn)客戶在數(shù)據(jù)分析/挖掘相關(guān)項(xiàng)目上的需求和潛在項(xiàng)目機(jī)會(huì)。

  任職資格:

  1、熟悉Mysql/DB2等常用數(shù)據(jù)庫(kù),熟練使用SQL。

  2、掌握數(shù)據(jù)分析基本理論方法,熟悉數(shù)據(jù)挖掘常用算法,能夠熟練使用Python/R語(yǔ)言者優(yōu)先。

  3、有電信運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)分析/挖掘建模經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

  4、對(duì)用戶行為研究有深入了解,咨詢行業(yè)背景優(yōu)先。

  5、 具備良好的客戶需求理解能力、良好的溝通和表達(dá)能力。

  6、 工作態(tài)度積極主動(dòng),具備一定的抗壓能力。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述4

  職責(zé):

  1、負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理、甄別、歸類和整合等,提升數(shù)據(jù)質(zhì)量;

  2、設(shè)計(jì)多維度分析模型,并能根據(jù)實(shí)際情況給出數(shù)據(jù)分析結(jié)果;

  3、針對(duì)海量用戶行為和內(nèi)容信息,構(gòu)建和優(yōu)化用戶畫(huà)像。

  任職要求:

  1、本科計(jì)算機(jī)或統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè),3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn);

  2、熟悉關(guān)系型據(jù)庫(kù),SQL技能嫻熟;

  3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平臺(tái);

  4、Scala\python\JAVA至少熟練掌握一種編程語(yǔ)言;

  5、熟悉數(shù)據(jù)可視化技術(shù);

  6、熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù);

  7、對(duì)用戶畫(huà)像分層,推薦系統(tǒng)有經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。

  數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的基本職責(zé)描述5

  職責(zé):

  1、參與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的算法研發(fā)過(guò)程(包括需求分析、技術(shù)可行性評(píng)估、分析解決問(wèn)題、實(shí)現(xiàn)新需求等);

  2、獨(dú)立分析、評(píng)估并解決問(wèn)題,并用代碼實(shí)現(xiàn),在較短時(shí)間內(nèi)尋求到最優(yōu)的解決方案,并應(yīng)用到產(chǎn)品中;

  3、負(fù)責(zé)分布式算法的設(shè)計(jì)及編碼,提高算法的精度和效率;

  4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖據(jù)方向上的技術(shù)預(yù)研工作。

  任職資格:

  1、 本科及以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、控制理論與控制工程、信號(hào)分析及信息處理等專業(yè);

  2、 3年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域工作和研究經(jīng)驗(yàn);

  3、 精通至少一種主流編程語(yǔ)言,包括但不限于C、C++、Python、Java等;

  4、 熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)算法,掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學(xué)習(xí)框架;

  5、 熟悉Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)及mllib和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)編程;

  6、 有數(shù)據(jù)挖掘、圖像處理、音頻信號(hào)分析、自然語(yǔ)言處理、物流優(yōu)化、時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法等與實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合的成功經(jīng)驗(yàn);

  7、 善于分析和解決問(wèn)題,富有想象力和學(xué)習(xí)能力,對(duì)數(shù)據(jù)敏感,善于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的價(jià)值,具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神。

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