数据挖掘工程师的岗位职责

时间:2020-11-14 08:01:33 岗位职责 我要投稿

数据挖掘工程师的岗位职责

  在现在社会,大家逐渐认识到岗位职责的重要性,岗位职责是组织考核的依据。那么相关的岗位职责到底是怎么制定的呢?以下是小编为大家整理的数据挖掘工程师的岗位职责,希望能够帮助到大家。

数据挖掘工程师的岗位职责

数据挖掘工程师的岗位职责1

  职责:

  1.负责用户特征、车辆特征等挖掘,并能结合应用场景进行抽象建模;

  2.负责用户意图、偏好及车辆等建模画像工作;

  3.负责梳理各业务场景下用户生命轨迹,挖掘价值点,建立用户行为预测模型;

  4.负责挖掘用户、车源的关联关系,实体对象相似性计算,构建供需匹配推荐模型

  任职资格:

  1.5年以上相关工作经验,计算机、统计学、数学相关专业背景,机器学习、数据库、数据挖掘理论和技术基础;

  2.掌握常用的机器学习算法,如关联规则、分类算法、聚类算法;

  3.掌握至少一门编程语言,如Python、C、C++、Java等;

  4.理解数据库原理,掌握sql,熟练使用Hadoop系列工具;

  5.有较强的结构化思维、逻辑思维、数据思维,具备独立思考问题解决问题的能力;

  6.有用户画像建模及推荐系统工作经验者优先。

数据挖掘工程师的岗位职责2

  职责:

  1、参与K12教育行业大数据分析、大数据处理、数据挖掘等系统的设计和开发;

  2、根据业务需求,基于海量学生学习和行为数据(如错题等)进行数学建模,设计并开发高效算法,并对模型及算法进行验证和实现,通过产品和技术提升教学和服务的效率和质量;

  3、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与用户画像;

  4、设计和构建基于用户行为特征的平台化画像服务能力,并建立用户画像产品的评估机制和监控体系;

  任职资格:

  1、全日制本科及以上学历,计算机、数学、统计等相关专业;超过三年的相关工作经验;

  2、熟悉C、C++、java、Python,CSharp,R等一门或多门编程语言;具备扎实的数学和计算机编程功底,以及坚实的文本数据挖掘和机器学习理论基础,在推荐算法、广告算法等相关领域研究或实践经验者优先;

  3、具备深厚的数据建模(机器学习、数据挖掘)工作经验;有大数据处理实际开发经验(hadoop、spark,、Flink、ElasticSearch、hive、hbase);

  4、熟悉各种特征提取、数据降维等数据处理技术;从事过用户画像等方面工作;

  5、熟练应用各种分类聚类算法;熟悉各种相关性算法、回归算法;具有数据挖掘算法开发经验;

  6、具备较强的沟通能力和优秀的逻辑思维能力,擅长从海量数据中发现有价值的规律;

  7、自我驱动能力强,踏实勤勉,对有挑战的问题充满激情;愿意在创业氛围中工作;

  8、能够阅读英文技术文档及论文,具有良好的自学能力,可以快速学习和掌握新的方法和技术;

数据挖掘工程师的岗位职责3

  职责:

  1、进行住宅数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

  2、负责住宅估值相关业务算法的设计开发;

  3、负责房地产估值数据系统的开发;

  4、参与项目的技术攻坚和优化,相关系统的架构设计和评审,以及对问题的跟踪和解决;

  5、参与系统文档的撰写、维护。

  岗位要求:

  1、数学、统计学、计算机等专业硕士毕业,具有数据挖掘领域1年以上开发经验;

  2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种,Python优先;

  3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

  4、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法,熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

数据挖掘工程师的岗位职责4

  职责:

  1.参与海量数据挖掘平台设计与开发;

  2.负责底层测试数据的解析开发;

  3.负责数据挖掘需求模型设计与开发;

  4.负责海量数据挖掘的分布式部署及其调优工作。

  任职资格:

  1.本科及以上学历,计算机、汽车、控制或相关专业;

  2.3年以上Python/C++/C开发经验,包含至少1年以上的数据分析/挖掘相关经验;

  3.对MySQL及任意一个NoSQL有深入的了解;

  4.做事具有条理性,具有良好的自学能力、分析问题以及解决问题的能力;

  5.熟练掌握多进程/多线程技术,具有大规模分布式系统开发经验者,从事过汽车电子相关工作优先。

数据挖掘工程师的岗位职责5

  职责:

  1、负责CAIC各类数据平台的搭建及系统开发实现;

  2、负责系统技术运维及各类技术问题处理;

  3、负责系统间接口数据标准规范制定;

  岗位要求:

  1、本科以上学历,软件工程、计算机、通信等相关理工类专业;

  2、有一年以上.NET实际项目开发经验;

  3、熟练掌握.NETFramework、C#语言,熟练使用VisualStudio.NET开发工具;

  4、熟练使用Office软件,数据库产品,精通SQLServer等大型数据库系统开发,熟练使用JS框架,如jQuery/YUI等,并解读过源码,熟练多框架加分,精通Ajax技术;

  5、有良好的沟通能力、处理解决问题的能力、强烈的责任感和敬业精神;

  6、工作认真负责,且主动性强,抗压能力强,能快速融入团队,有较强分析、沟通和协调能力。

数据挖掘工程师的岗位职责6

  职责:

  1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程

  2.挖掘数据特征,进行数据和特征融合

  3.搭建数学模型,并对模型进行检验评估

  职位要求:

  1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的硕士或以上学历;

  2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验,熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;

  3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;

  4、突出的分析问题和解决问题能力,自我驱动,并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力,有良好的团队合作意识;

  5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先

数据挖掘工程师的岗位职责7

  职责:

  1、对海量业务数据进行分析,并利用算法挖掘用户行为特征,发现潜在规律,建立机器学习算法并优化;

  2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;

  3、建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本。

  任职要求:

  1、大学本科及以上学历;

  2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;

  3、本科5年以上同岗位工作经验,研究生3年以上同岗位工作经验;

  4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的理解,了解数据仓库思想,熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;

  5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、SVM,贝叶斯等数据挖掘算法,有海量数据挖掘的项目经验;

  6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;

  7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的'能力,对数据敏感,良好的沟通能力。

数据挖掘工程师的岗位职责8

  职责:

  1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

  2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景),利用数据分析结论提升客户业务能力。例如:文本挖掘,潜在客户挖掘,用户画像,个性化推荐,用能预测等;

  3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习,包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

  4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

  5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果,抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

  岗位要求:

  1、本科以上学历,扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

  2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等),有实际建模经验,掌握深度学习算法优先;

  3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础,精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

  4、熟悉Map-Reduce模型,对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

数据挖掘工程师的岗位职责9

  职责:

  (1)分析需求,完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

  (2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

  (3)对数据进行深度挖掘和建模,做运营和用户等各方面分析,深度挖掘运营优化和用户行为特征等,推动分析问题的解决,为业务决策提供日常支持;

  (4)与业务部门和技术部门对接,完成设计,编写,维护和完善公司业务相关的算法。

  (5)参与项目成果汇编,对相关结果进行解读和汇报。

  任职要求:

  (1)大专以上学历,统计、数学、计算机、软件专业优先;

  (2)熟练使用Python,Mysql语言,具有一定的工程能力,完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境,Linux常用命令。会使用R,Java,Scala等语言更佳。

  (3)熟悉数据分析过程,能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

  (4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础,了解常用的数据挖掘算法如:聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师的岗位职责10

  职责:

  1.负责海量数据的分析开发工作;

  2.完成数据挖掘模型,跟踪模型的实施和效果,定期优化算法和分析策略,分析研究后提供建设性建议 ;

  3.优化大数据存储、计算等各方面性能,确保能从海量大数据信息里,有效进行数据分析和挖掘;

  4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;

  5.参与相关数据标准和规范的制定。

  要求:

  1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言,具有良好的编码习惯;

  2.计算机、数学相关专业本科以上学历;

  3.2年以上数据挖掘及其相关经验,对常用的数据挖掘算法有较深入了解,有实际算法调优经验 ;

  4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理,具备实际的建模经验,熟悉常用机器学习算法原理,如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等,并具备相关应用经验;

  5.熟悉hadoop生态,具有spark/flink等实际开发经验;

  6.极强的数据敏感度,能从海量数据中挖掘出数据核心价值,相关;

  7.熟悉分布式存储,熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等,熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;

  8.富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战,良好的沟通技巧和团队合作,抗压性强,能适应加班。

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