數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要通過(guò)海量數(shù)據(jù)對(duì)用戶廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律，指導(dǎo)推薦模型特征構(gòu)建，定位產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題及分析優(yōu)化。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板1
職責(zé)：
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(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)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(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)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(píng)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(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)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(yǔ)言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板2
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶的消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板3
職責(zé)：
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(chǔ)、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(dòng)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(yǔ)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(duì)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(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿激情，樂(lè)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)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板4
職責(zé)：
1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合
3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的崗位職責(zé)模板5
職責(zé)：
(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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)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(duì)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(duì)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(yǔ)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(huì)使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)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。
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