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1、2022数据挖掘工程师岗位的基本职责精选数据挖掘工程师负责海量用户行为的分析探讨，挖掘优化用户画像，包括人口属性和用户爱好等。以下是我整理的数据挖掘工程师岗位的基本职责精选。数据挖掘工程师岗位的基本职责精选1职责1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持;4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,
2、有效领导数据分析与挖掘团队支持和推 动业务发展。任职要求：1、酷爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深化的相识;2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有肯定工作阅历，;3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论学问和阅历;4、熟识 Linux 平台的海量数据分布式存储、分布式计算;5、熟识常用的数据分析工具，有基于 Hadoop 的云计算平台，HBase 及类似的 NoSQL 存储, MySQL,和 BI 系统等实践阅历;6、熟识互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深化的理解,对业务改变有敏锐的洞察力;7、有较强的对业务理解与分析实力，了解业
3、务规划与策划实力以及相应阅历;8、具备较强的问题定位、分解、解决实力及安排和组织实力;9、擅长创新、思维灵敏、精力充足，沟通实力强，能够承受较大工作压力;10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施阅历者优先。数据挖掘工程师岗位的基本职责精选2职责：1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘，满意研发和运营等部门的业务需求和决策需求;2、能依据业务特点选择最合适的数据挖掘算法，并做调优;3、支持数据分析、挖掘算法平台的部署和日常运营;4、撰写分析类报告。任职资格：1、高校本科或本科以上统计学、数学或其他相关专业，对数据结构熟识;2、娴熟运用python进行数据分析、处理、可视化。熟
4、识numpy/pandas/matplotlib等常用模块。娴熟运用sql,最好用过hive-sql或spark-sql;3、对hadoop/spark有肯定了解。能够简洁运用hadoop系列吩咐;4、对线性回来，决策森林，xgboost，评分卡等数据挖掘相关算法有肯定了解;5、做过web接口调试，熟识json者优先;6、娴熟驾驭PPT和EXCEL制作;7、具备良好的学习、沟通与表达实力，具有较强的团队合作精神，对工作富有热忱，能承受工作压力;8、有运营商或金融类相关数据阅历工作优先考虑;9、能适应中长期现场出差。数据挖掘工程师岗位的基本职责精选3职责：1.参加金融大数据平台系统和算法的研发和
5、优化;2.基于大数据金融场景，进行信用风险模型，风控模型，营销模型的创新设计;3.与业务部门沟通合作，将数据模型应用于实际业务。任职要求：1.计算机相关专业硕士及以上学历，至少7年以上相关工作阅历;2.具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能，能够开发创新而实际的分析方法以解决困难的商业问题。3.熟识机器学习的一般模型;例如分类.聚类.预料，理解一些常用的特征选择和矩阵分解算法。4.熟识深度神经网络和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的实践阅历。5.在语义理解检索 (如学问图谱表示.结构化预料.语义解析.信息检索.学问
6、挖掘等) 有过深化的工作与探讨。6.较强的自学实力.优秀的逻辑思维实力和良好的沟通表达实力和敬业精神。7.具备良好的系统分析实力，良好的抽象思维和逻辑思维实力，独立分析问题解决问题的实力;8.可承受较大压力，有责任感，较强的沟通协调实力，具有团队合作精神;9.有互联网公司.大型金融企业和大型IT企业工作经验的优先。数据挖掘工程师岗位的基本职责精选4职责：深化探讨业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关试验数据;负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异样预警等;负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并
7、提出改进方法和思路;参加公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法探讨、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;协作技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;任职要求：高校本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;两年以上数据建模阅历;数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟识HBase、MongoDB等非结构化数据库;熟识常用的聚类、分类、回来、关联、时间序列
8、等监督式和非监督式学习算法;熟识R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。熟识spark、storm等大数据计算框架者优先。数据挖掘工程师岗位的基本职责精选5职责：业务数据的收集整理和分析;负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;分析项目数据需求，完成系统中数据分析模块的设计、实现和测试;设计、构建和优化基于大数据的存储平台架构，编写相关技术文档;设计并实现基于开源项目(Cobar，Spark等)的海量数据集成与处理平台;为其他部门供应数据分析支撑。任职资格：计算机相关专业;熟识数据挖掘算法，对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;娴熟驾驭Hadoop、Spark 生态系统组件(M
9、R、HBase、Hive、ZooKeeper、Spark SQL、Spark Mlib等)，有相关大数据架构,开发胜利案例;娴熟的运用、开发ETL工具阅历，有数据库建模 ER建模阅历优先;有海量数据BI或数据挖掘项目实施和管理阅历，对数据挖掘理论方法有肯定了解者优先;熟识的Bash Shell和Python等脚本编程实力;剧烈的责任心和工作热忱，良好的团队合作精神。第8页 共8页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页第 8 页 共 8 页