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数据挖掘工程师岗位的具体职责

时间:2019-08-08 16:58:29本文内容及图片来源于读者投稿,如有侵权请联系xuexila888@qq.com 舒欣 我要投稿

  数据挖掘工程师负责内容的处理,包括关键词提取、主题分析、类目预测、质量打分等。以下是学习啦小编整理的数据挖掘工程师岗位的具体职责。

  数据挖掘工程师岗位的具体职责1

  职责:

  1. 参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作;

  2. 根据分析、诊断结果,建立分析模型并优化,为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持;

  3. 利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模;

  4. 有相关工作经验1年以上。

  任职要求:

  1. 硕士以上学历,有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底;

  2. 掌握SQL语句,熟悉Oracle,具备数据处理能力;

  3. 精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一,掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的数据挖掘算法,具备一定的基础可自编挖掘算法;

  4. 有较强的市场敏感度,分析能力强;

  5。 具备良好的职业素质与敬业精神,注重团队合作,擅长沟通表达;

  6. 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验(奢侈品行业优先);有数据挖掘项目实施经验者优先,有营销知识,理念和实践者优先。

  数据挖掘工程师岗位的具体职责2

  职责:

  1、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的设计与实现

  2、编写算法设计各阶段的相关文档,撰写相关专利;

  3、负责基于大数据平台的相关算法实现及优化

  岗位要求:

  1、本科学历及以上,计算机、医学统计或相关专业

  2、数学基础扎实,在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验。

  3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法,有智能数据挖掘系统开发经验者优先;

  4、有医疗数据分析经验优先

  5、乐于接受挑战,学习能力强,勤奋肯干,有责任心

  数据挖掘工程师岗位的具体职责3

  职责:

  1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求,通过大数据挖掘技术研究客户本质属性,进行针对性数据分析;

  2、深入理解内部与外部各种数据的数据结构,应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法,进行清洗、分析、建模,完成数据的产品转化设计,并不断完善和优化模型;

  3、通过数据分析手段,描述业务特征,结合市场行业状况,为业务战略决策、业务方向提供决策支持,竞争分析及建议,以推动业务发展。

  岗位要求:

  1、本科学历及以上

  2、本科学历需3-4年工作经验,硕士及以上可放宽至2年

  3、统计学、计量经济学、数学专业优先,

  4、熟悉2种以上分析开发工具:Python、R、SAS 等,熟悉两种及以上数据库:hive\oracle\mysql等,熟悉SQL语句;

  5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法,有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳;

  6、具有良好的沟通和快速学习能力,能够快速、准确地理解需求,并将业务需求转换为数据模型。

  数据挖掘工程师岗位的具体职责4

  职责:

  1、负责数据挖掘领域的分析研究,包括数据挖掘算法的分析研究,特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟;

  2、负责数据挖掘系统的开发,包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。

  3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究,业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用,关键算法的研究和开发。

  任职要求:

  1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础;

  2、有较强的数据分析能力,逻辑思考、问题定位解决能力;

  3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。

  4、较强的数据处理和分析能力。

  数据挖掘工程师岗位的具体职责5

  职责:

  1、参与机器学习平台的搭建,为数据分析提取提供平台支持;

  2、参与各类业务的机器学习相关需求的开发和支持;

  3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台;

  4、设计并落实人工智能(AI)在公司不同业务部门,不同应用场景中的实现;规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等AI技术;

  5、对人工智能技术的研究,包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究;

  任职要求:

  1.学历:数理统计类、计算机科学,软件工程等专业本科生以上学历

  2。数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验,有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先;

  3.熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法;

  4.熟悉关系数据、NoSQL数据工具以及大数据技术至少一种产品,如 MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等;

  5.熟练掌握至少一种编程语言,Java、Scala、C++、R、Python

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