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1、数据挖掘工程师学历要求岗位职责数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述7篇 作为数据挖掘工程师，一般都是要求本科及以上学历的，该工作需要大家有糊涂的头脑，严谨的思维。下面是小编给大家带来的数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述7篇，欢迎大家阅读转发! 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇1） 工作职责： 1.负责从数据中深化统计分析，挖掘用户行为，挖掘用户属性，构建用户画像；2.负责应用数据挖掘，机器学习方法建立数据模型用以不断应对产品需求变化引入的实际问题；3.基于海量用户行为，建立用户数据挖掘模型，可能包括但不限于：用户身份模型.基础画像猜想模型.用户偏好猜想.用户画像构建等等，并产出用户标签
2、；4.建立用户画像产品的评估机制和监控体系； 任职要求（参考）： 1.数学或统计学等相关专业，全日制争论生及以上学历优先；2.具有良好的数据敏感度和丰富的数据挖掘项目阅历；3.生疏Linux；娴熟把握Python或Java等编程语言；4.生疏大数据常用平台和计算引擎的使用，原理，如：Hadoop，SparkorPySpark,Kafka，Hive等，具备娴熟的SQL操作阅历5.生疏常见的NLP.机器学习.深度学习算法；6.生疏TenorFlow等机器学习/深度学习开源框架；7.有互联网产品（anti-pam）.反作弊.反欺诈等的行业实习或其他实践阅历或特殊爱好者优先；8.有用户画像和推举系统相
3、关工作阅历者优先。9.优秀的分析和解决问题的力气，富有惊奇心，对挑战性问题布满激情；具有良好的学习力气.沟通力气.团队合作意识。 所需技能： Python、Java、SQL、深度学习算法、自然语言处理、推举算法、机器学习算法、Spark 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇2） 职责： 1、整合基础业务数据，对基础数据库进行更新维护，参与部门常规报表开发与维护; 2、负责数据集市规划，开发及维护; 3、处理各业务模块数据需求，为业务运营供应数据分析方面询问和建议; 4、负责搭建并完善业务指标监控体系，为管理层和运营层供应决策支持; 5、负责数据分析和应用相关的业务系统建设，编写对应系统开
4、发需求，并完成系统测试及应用推广。 职位要求： 1、两年以上工作阅历，本科以上学历，计算机相关专业优先; 2、具有良好统计学及相关领域的理论基础，生疏数理统计、数据分析工作方法，具有较强的数据分析力气; 3、精通SQLPython语言，有银行数据仓库，数据集市开发阅历者优先; 4、具备较强文字分析和数据处理力气，能独立编写数据分析报告; 5、具备开阔的互联网业务思维，对数据敏感，有较好的业务开拓和沟通表达力气。 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇3） 职责： 1、利用数据挖掘、机器学习相关算法，解决业务需求，提高产品的用户体验; 2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析，发觉数据和业
5、务背后的规律; 3、针对业务流程进行分析调研，探究提升转化率效果的思路和方案并推动转化、 岗位要求： 1、生疏大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，能娴熟使用聚类、回归、分类等算法并调优; 2、生疏Linux环境开发，至少生疏java/PHP/Python/Scala/Go/C/C+等语言中一种或一种以上; 3、生疏基于Spark、ElasticSearch、hbase等大数据平台的相关开发; 4、有深度学习实践阅历者优先，有spark mlib阅历者优先 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇4） 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，发觉潜在规律，建
6、立机器学习算法并优化; 2、利用数据挖掘技术分析、猜想用户的消费行为; 3、建立各种业务规律模型和数学模型，关怀公司改善运营管理，节省成本。 任职要求： 1、高校本科及以上学历; 2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业; 3、本科5年以上同岗位工作阅历，争论生3年以上同岗位工作阅历; 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，生疏SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一; 5、生疏决策树、聚类、规律回归，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阅历; 6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模阅历优先; 7、良好的规律分析力气、分
7、析问题和解决问题的力气，对数据敏感，良好的沟通力气。 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇5） 职责： 1、负责内容的处理，包括关键词提取、主题分析、类目猜想、质量打分等; 2、负责海量用户行为的分析争论，挖掘优化用户画像，包括人口属性和用户爱好等; 3、负责推举引擎算法的开发，包括各类推举算法的实现、特征和参数调优、用户体验优化等; 4、负责数据营销平台策略的开发，包括用户洞察、行业指数趋势猜想、各类精准定向算法的实现和优化等; 5、负责人工智能技术的争论，包括机器学习、学问推理、文本语义理解、计算机视觉等技术; 6、通过海量数据对用户广告的行为进行深化分析与洞察，提炼和发觉业务规律，
8、指导推举模型特征构建，定位产品相关的数据问题及分析优化; 7、结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳统计指标建设，关心模型快速定位问题。 聘请要求及条件： 1、具备数据挖掘、NLP、机器学习、最优化等算法原理学问背景; 2、具备推举系统、精准营销、信息检索等方面的工作阅历优先; 3、具备大规模分布式计算平台的使用和并行算法的开发阅历，对大数据处理及应用有深厚爱好; 4、具有机器学习、数据挖掘、算法优化的基础并具有深厚爱好; 5、生疏统计原理及检验方法、生疏数据分析方法; 6、生疏分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景; 7、生疏Java、Python等，能独立完成相关的数据分析及分析
9、报告相关工作。 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇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、机器学习相关工作阅历，生疏python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先; 3、娴熟把握贝叶斯、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力气，自我驱动，并且具备较强的学习力气、创新应用力气及沟通协调力气，有良好的团队合作意识; 5、有国际背景或能娴熟使用英文沟通
10、者优先 数据挖掘工程师学历要求岗位职责简述（精选篇7） 职责： 1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘，满足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，对数据结构生疏; 2、娴熟使用python进行数据分析、处理、可视化。生疏numpy/pandas/matplotlib等常用模块。娴熟使用sql,最好用过hive-sql或spark-sql; 3、对hadoop/spark有确定了解。能够简洁使用hadoop系列命令; 4、对线性回归，决策森林，xgboost，评分卡等数据挖掘相关算法有确定了解; 5、做过web接口调试，生疏json者优先; 6、娴熟把握PPT和EXCEL制作; 7、具备良好的学习、沟通与表达力气，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。7