数据挖掘工程师工作的基本职责描述

  数据挖掘工程师需要将客户需求准确转化为可执行的数学模型,针对不同的应用场景,负责编写数据挖掘算法及对其的优化。下面是第一范文网小编整理的数据挖掘工程师工作的基本职责描述。

  数据挖掘工程师工作的基本职责描述1

  职责:

  1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现,包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;

  2、利用平台已有技术能力,包括内容识别算法、行为识别模型等,构建与业务需求相匹配的策略体系;

  3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘,建立数据模型,从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯,通过数据挖掘对产品形成策略支持;

  4、理解业务部门的需求,从数据库提取相关数据进行处理分析,指导产品和业务部门的日常运营;

  5、建立和优化统计学和机器学习模型;

  6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;

  任职资格:

  1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;

  2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;

  3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;

  4、具备产品意识和数据分析能力,熟悉回归,分类等常见机器学习算法;

  5、具有数据处理,特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;

  6、逻辑清晰,对数字敏感;学习能力强,热爱编程;

  7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;

  数据挖掘工程师工作的基本职责描述2

  职责

  1.负责汽车产品数据底表的日常更新与维护

  2.对数据进行预处理、清洗、计算及校验

  3.采用系统化方法规范数据字段,优化数据结构,

  4.通过数据关联、数据建模及数据可视化等多种方式为探索性研究提供工具支撑

  5.协助高级研究人员完成客户需求处理工作

  任职要求:

  1本科及以上学历,数学、统计学、经济学、计算机科学等专业

  2.对汽车市场、品牌及主流乘用车产品有一定认知

  3.较强的excel数据处理能力,熟悉透视表及常用函数,有一定编程能力

  4.有较强的抗压能力、逻辑能力以及团队沟通能力

  5.心态沉稳踏实,细致认真,有较强的求知欲与接受能力

  数据挖掘工程师工作的基本职责描述3

  职责:

  1、为运营商提供深入的业务分析服务,根据业务需求进行数据统计、分析,撰写分析报告。

  2、负责电信行业数据分析和数据挖掘工作,包括数据模型的需求分析、模型开发和结果分析。

  3、负责电信行业咨询和系统实施类项目的数据需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等相关项目的实施过程。

  4、负责相关项目的售前支持,发现客户在数据分析/挖掘相关项目上的需求和潜在项目机会。

  任职资格:

  1、熟悉Mysql/DB2等常用数据库,熟练使用SQL。

  2、掌握数据分析基本理论方法,熟悉数据挖掘常用算法,能够熟练使用Python/R语言者优先。

  3、有电信运营商、互联网行业数据分析/挖掘建模经验者优先。

  4、对用户行为研究有深入了解,咨询行业背景优先。

  5、 具备良好的客户需求理解能力、良好的沟通和表达能力。

  6、 工作态度积极主动,具备一定的抗压能力。

  数据挖掘工程师工作的基本职责描述4

  职责:

  1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等,提升数据质量;

  2、设计多维度分析模型,并能根据实际情况给出数据分析结果;

  3、针对海量用户行为和内容信息,构建和优化用户画像。

  任职要求:

  1、本科计算机或统计学相关专业,3年以上相关工作经验;

  2、熟悉关系型据库,SQL技能娴熟;

  3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;

  4、ScalapythonJAVA至少熟练掌握一种编程语言;

  5、熟悉数据可视化技术;

  6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;

  7、对用户画像分层,推荐系统有经验者优先考虑。

  数据挖掘工程师工作的基本职责描述5

  职责:

  1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);

  2、独立分析、评估并解决问题,并用代码实现,在较短时间内寻求到最优的解决方案,并应用到产品中;

  3、负责分布式算法的设计及编码,提高算法的精度和效率;

  4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

  任职资格:

  1、 本科及以上学历,数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;

  2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

  3、 精通至少一种主流编程语言,包括但不限于C、C++、Python、Java等;

  4、 熟悉机器学习、深度学习算法,掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;

  5、 熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;

  6、 有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;

  7、 善于分析和解决问题,富有想象力和学习能力,对数据敏感,善于发现数据中的价值,具有良好的团队合作精神。

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