數據挖掘工程師工作的基本職責描述正確的是 數據挖掘工程師工作的基本職責描述怎么寫

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日期:2023-02-27 15:08:35    编辑:网络投稿    来源:网络资源

數據挖掘工程師工作的基本職責描述數據挖掘工程師工作的基本職責描述1  職責:  1、負責探跡平臺智能策略邏輯設計與實現,包括智能評分、智能決策、業績預測等業務的策略;

數據挖掘工程師工作的基本職責描述

數據挖掘工程師工作的基本職責描述1

  職責:

  1、負責探跡平臺智能策略邏輯設計與實現,包括智能評分、智能決策、業績預測等業務的策略;

  2、利用平臺已有技術能力,包括內容識別算法、行為識別模型等,構建與業務需求相匹配的策略體系;

  3、對平臺用戶行為數據進行分析和挖掘,建立數據模型,從數據中挖掘出用戶的行為和消費習慣,通過數據挖掘對產品形成策略支持;

  4、理解業務部門的需求,從數據庫提取相關數據進行處理分析,指導產品和業務部門的日常運營;

  5、建立和優化統計學和機器學習模型;

  6、與數據算法/工程師合作和溝通去實現應用在產品上的算法模型;

  任職資格:

  1、統計學、計算機、通信相關專業本科以上學歷;

  2、編程基本功扎實、精通JAVA、python、lua等語言;

  3、善于溝通及主動思考總結、倡導創新與持續優化、思路周密、腳本代碼嚴謹、對待策略邏輯有強烈興趣;

  4、具備產品意識和數據分析能力,熟悉回歸,分類等常見機器學習算法;

  5、具有數據處理,特征選擇、算法調優、效果評估等相關工作經驗;

  6、邏輯清晰,對數字敏感;學習能力強,熱愛編程;

  7、有良好的團隊合作及抗壓能力、有強烈的主人翁意識推進事務進展;

數據挖掘工程師工作的基本職責描述2

  職責:

  1、負責對數據進行清理、甄別、歸類和整合等,提升數據質量;

  2、設計多維度分析模型,并能根據實際情況給出數據分析結果;

  3、針對海量用戶行為和內容信息,構建和優化用戶畫像。

  任職要求:

  1、本科計算機或統計學相關專業,3年以上相關工作經驗;

  2、熟悉關系型據庫,SQL技能嫻熟;

  3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平臺;

  4、ScalapythonJAVA至少熟練掌握一種編程語言;

  5、熟悉數據可視化技術;

  6、熟悉大規模數據挖掘、機器學習等相關技術;

  7、對用戶畫像分層,推薦系統有經驗者優先考慮。

數據挖掘工程師工作的基本職責描述3

  職責

  1.負責汽車產品數據底表的日常更新與維護

  2.對數據進行預處理、清洗、計算及校驗

  3.采用系統化方法規范數據字段,優化數據結構,

  4.通過數據關聯、數據建模及數據可視化等多種方式為探索性研究提供工具支撐

  5.協助高級研究人員完成客戶需求處理工作

  任職要求:

  1本科及以上學歷,數學、統計學、經濟學、計算機科學等專業

  2.對汽車市場、品牌及主流乘用車產品有一定認知

  3.較強的excel數據處理能力,熟悉透視表及常用函數,有一定編程能力

  4.有較強的抗壓能力、邏輯能力以及團隊溝通能力

  5.心態沉穩踏實,細致認真,有較強的求知欲與接受能力

數據挖掘工程師工作的基本職責描述4

  職責:

  1、為運營商提供深入的業務分析服務,根據業務需求進行數據統計、分析,撰寫分析報告。

  2、負責電信行業數據分析和數據挖掘工作,包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析。

  3、負責電信行業咨詢和系統實施類項目的數據需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等相關項目的實施過程。

  4、負責相關項目的售前支持,發現客戶在數據分析/挖掘相關項目上的需求和潛在項目機會。

  任職資格:

  1、熟悉Mysql/DB2等常用數據庫,熟練使用SQL。

  2、掌握數據分析基本理論方法,熟悉數據挖掘常用算法,能夠熟練使用Python/R語言者優先。

  3、有電信運營商、互聯網行業數據分析/挖掘建模經驗者優先。

  4、對用戶行為研究有深入了解,咨詢行業背景優先。

  5、具備良好的`客戶需求理解能力、良好的溝通和表達能力。

  6、工作態度積極主動,具備一定的抗壓能力。

數據挖掘工程師工作的基本職責描述5

  職責:

  1、參與數據挖掘項目的算法研發過程(包括需求分析、技術可行性評估、分析解決問題、實現新需求等);

  2、獨立分析、評估并解決問題,并用代碼實現,在較短時間內尋求到最優的解決方案,并應用到產品中;

  3、負責分布式算法的設計及編碼,提高算法的精度和效率;

  4、負責數據挖據方向上的技術預研工作。

  任職資格:

  1、本科及以上學歷,數學、統計、計算機科學與技術、軟件工程、控制理論與控制工程、信號分析及信息處理等專業;

  2、 3年以上數據挖掘、機器學習、深度學習領域工作和研究經驗;

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

  4、熟悉機器學習、深度學習算法,掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學習框架;

  5、熟悉Hadoop、Spark等大數據平臺及mllib和結構化數據庫編程;

  6、有數據挖掘、圖像處理、音頻信號分析、自然語言處理、物流優化、時間序列預測算法等與實際業務場景結合的成功經驗;

  7、善于分析和解決問題,富有想象力和學習能力,對數據敏感,善于發現數據中的價值,具有良好的團隊合作精神。

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