日期：2023-02-27 15:08:35    编辑：网络投稿    来源：网络资源

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數據挖掘工程師工作的基本職責描述

數據挖掘工程師工作的基本職責描述1

　　職責：

　　1、負責探跡平臺智能策略邏輯設計與實現，包括智能評分、智能決策、業績預測等業務的策略;

　　2、利用平臺已有技術能力，包括內容識別算法、行為識別模型等，構建與業務需求相匹配的策略體系;

　　3、對平臺用戶行為數據進行分析和挖掘，建立數據模型，從數據中挖掘出用戶的行為和消費習慣，通過數據挖掘對產品形成策略支持;

　　4、理解業務部門的需求，從數據庫提取相關數據進行處理分析，指導產品和業務部門的日常運營;

　　5、建立和優化統計學和機器學習模型;

　　6、與數據算法/工程師合作和溝通去實現應用在產品上的算法模型;

　　任職資格：

　　1、統計學、計算機、通信相關專業本科以上學歷;

　　2、編程基本功扎實、精通JAVA、python、lua等語言;

　　3、善于溝通及主動思考總結、倡導創新與持續優化、思路周密、腳本代碼嚴謹、對待策略邏輯有強烈興趣;

　　4、具備產品意識和數據分析能力，熟悉回歸，分類等常見機器學習算法;

　　5、具有數據處理，特征選擇、算法調優、效果評估等相關工作經驗;

　　6、邏輯清晰，對數字敏感;學習能力強，熱愛編程;

　　7、有良好的團隊合作及抗壓能力、有強烈的主人翁意識推進事務進展;

數據挖掘工程師工作的基本職責描述2

　　職責：

　　1、負責對數據進行清理、甄別、歸類和整合等，提升數據質量;

　　2、設計多維度分析模型，并能根據實際情況給出數據分析結果;

　　3、針對海量用戶行為和內容信息，構建和優化用戶畫像。

　　任職要求：

　　1、本科計算機或統計學相關專業，3年以上相關工作經驗;

　　2、熟悉關系型據庫，SQL技能嫻熟;

　　3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平臺;

　　4、ScalapythonJAVA至少熟練掌握一種編程語言;

　　5、熟悉數據可視化技術;

　　6、熟悉大規模數據挖掘、機器學習等相關技術;

　　7、對用戶畫像分層，推薦系統有經驗者優先考慮。

數據挖掘工程師工作的基本職責描述3

　　職責

　　1.負責汽車產品數據底表的日常更新與維護

　　2.對數據進行預處理、清洗、計算及校驗

　　3.采用系統化方法規范數據字段，優化數據結構，

　　4.通過數據關聯、數據建模及數據可視化等多種方式為探索性研究提供工具支撐

　　5.協助高級研究人員完成客戶需求處理工作

　　任職要求：

　　1本科及以上學歷，數學、統計學、經濟學、計算機科學等專業

　　2.對汽車市場、品牌及主流乘用車產品有一定認知

　　3.較強的excel數據處理能力，熟悉透視表及常用函數，有一定編程能力

　　4.有較強的抗壓能力、邏輯能力以及團隊溝通能力

　　5.心態沉穩踏實，細致認真，有較強的求知欲與接受能力

數據挖掘工程師工作的基本職責描述4

　　職責：

　　1、為運營商提供深入的業務分析服務，根據業務需求進行數據統計、分析，撰寫分析報告。

　　2、負責電信行業數據分析和數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析。

　　3、負責電信行業咨詢和系統實施類項目的數據需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等相關項目的實施過程。

　　4、負責相關項目的售前支持，發現客戶在數據分析/挖掘相關項目上的需求和潛在項目機會。

　　任職資格：

　　1、熟悉Mysql/DB2等常用數據庫，熟練使用SQL。

　　2、掌握數據分析基本理論方法，熟悉數據挖掘常用算法，能夠熟練使用Python/R語言者優先。

　　3、有電信運營商、互聯網行業數據分析/挖掘建模經驗者優先。

　　4、對用戶行為研究有深入了解，咨詢行業背景優先。

　　5、具備良好的`客戶需求理解能力、良好的溝通和表達能力。

　　6、工作態度積極主動，具備一定的抗壓能力。

數據挖掘工程師工作的基本職責描述5

　　職責:

　　1、參與數據挖掘項目的算法研發過程(包括需求分析、技術可行性評估、分析解決問題、實現新需求等);

　　2、獨立分析、評估并解決問題，并用代碼實現，在較短時間內尋求到最優的解決方案，并應用到產品中;

　　3、負責分布式算法的設計及編碼，提高算法的精度和效率;

　　4、負責數據挖據方向上的技術預研工作。

　　任職資格:

　　1、本科及以上學歷，數學、統計、計算機科學與技術、軟件工程、控制理論與控制工程、信號分析及信息處理等專業;

　　2、 3年以上數據挖掘、機器學習、深度學習領域工作和研究經驗;

　　3、精通至少一種主流編程語言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;

　　4、熟悉機器學習、深度學習算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學習框架;

　　5、熟悉Hadoop、Spark等大數據平臺及mllib和結構化數據庫編程;

　　6、有數據挖掘、圖像處理、音頻信號分析、自然語言處理、物流優化、時間序列預測算法等與實際業務場景結合的成功經驗;

　　7、善于分析和解決問題，富有想象力和學習能力，對數據敏感，善于發現數據中的價值，具有良好的團隊合作精神。

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