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數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇一
1,、負(fù)責(zé)對海量文本內(nèi)容進(jìn)行要素提取,精分類別,、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作;
2,、負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)文本挖掘技術(shù)的產(chǎn)品化,并且結(jié)合招標(biāo)領(lǐng)域開展應(yīng)用與優(yōu)化;
3,、能指導(dǎo)較低職位的工程師完成工作;
4,、能與高校科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新,。
任職資格:
1,、模式識別/人工智能/計算機(jī)相關(guān)專業(yè),本科或以上學(xué)歷;3年以上工作經(jīng)驗(yàn);
2,、正直,、誠信、敬業(yè),、有激情,、有良好團(tuán)隊交流能力;
3、精通java,、python語言,,熟悉linux基本開發(fā)環(huán)境;
4、精通nlp相關(guān)領(lǐng)域知識,,擁有較為豐富的文本處理經(jīng)驗(yàn):精準(zhǔn)分詞,、實(shí)體抽取、屬性抽取,、關(guān)系抽取,、分類聚類、主題挖掘,、poi挖掘等;
5,、具有nlp實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),,參與過相關(guān)項目,有知識圖譜/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;熟悉hadoop,、 spark,、storm等分布式處理框架者更佳;
6、熟悉git,,svn等通用工具;
7,、對自然語言處理、知識圖譜構(gòu)建,、人工智能等具有濃厚的興趣,。
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇二
職責(zé)
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計,、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;
2、通過建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析模型來指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展,對數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,構(gòu)建公司核心競爭力;
3,、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;
4,、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊的建設(shè)、發(fā)展,、激勵,、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊支持和推動業(yè)務(wù)發(fā)展。
任職要求:
1,、熱愛數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)及邏輯關(guān)系敏感,并對數(shù)據(jù)體系有深入的認(rèn)識;
2,、本科以上學(xué)歷、計算機(jī)/統(tǒng)計學(xué)/經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè),,有一定工作經(jīng)驗(yàn),,;
3、具備數(shù)據(jù)建模(機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗(yàn);
4,、熟悉linux平臺的海量數(shù)據(jù)分布式存儲,、分布式計算;
5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具,,有基于hadoop的云計算平臺,,hbase及類似的nosql存儲,mysql,和bi系統(tǒng)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);
6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對于互聯(lián)網(wǎng)常見的業(yè)務(wù)形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務(wù)變化有敏銳的洞察力;
7,、有較強(qiáng)的對業(yè)務(wù)理解與分析能力,,了解業(yè)務(wù)規(guī)劃與策劃能力以及相應(yīng)經(jīng)驗(yàn);
8、具備較強(qiáng)的問題定位,、分解,、解決能力及計劃和組織能力;
9、善于創(chuàng)新,、思維敏捷,、精力充沛,,溝通能力強(qiáng),能夠承受較大工作壓力;
10,、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉庫或商業(yè)智能架構(gòu)設(shè)計,、開發(fā)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇三
工作職責(zé):
1.負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中深入統(tǒng)計分析,,挖掘用戶行為,,挖掘用戶屬性,構(gòu)建用戶畫像,;2.負(fù)責(zé)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘,,機(jī)器學(xué)習(xí)方法建立數(shù)據(jù)模型用以不斷應(yīng)對產(chǎn)品需求變化引入的實(shí)際問題;3.基于海量用戶行為,,建立用戶數(shù)據(jù)挖掘模型,,可能包括但不限于:用戶身份模型.基礎(chǔ)畫像預(yù)測模型.用戶偏好預(yù)測.用戶畫像構(gòu)建等等,并產(chǎn)出用戶標(biāo)簽,;4.建立用戶畫像產(chǎn)品的評估機(jī)制和監(jiān)控體系,;
任職要求(參考):
1.數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè),全日制研究生及以上學(xué)歷優(yōu)先,;2.具有良好的數(shù)據(jù)敏感度和豐富的數(shù)據(jù)挖掘項目經(jīng)驗(yàn),;3.熟悉linux;熟練掌握python或java等編程語言,;4.熟悉大數(shù)據(jù)常用平臺和計算引擎的使用,,原理,如:hadoop,,sparkorpyspark,kafka,,hive等,具備熟練的sql操作經(jīng)驗(yàn)5.熟悉常見的nlp.機(jī)器學(xué)習(xí).深度學(xué)習(xí)算法,;6.熟悉tenorflow等機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)開源框架,;7.有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品(anti-pam).反作弊.反欺詐等的行業(yè)實(shí)習(xí)或其他實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)或特殊興趣者優(yōu)先;8.有用戶畫像和推薦系統(tǒng)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先,。9.優(yōu)秀的分析和解決問題的能力,,富有好奇心,對挑戰(zhàn)性問題充滿激情,;具有良好的學(xué)習(xí)能力.溝通能力.團(tuán)隊合作意識,。
所需技能: python、java,、sql,、深度學(xué)習(xí)算法、自然語言處理,、推薦算法,、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,、spark
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇四
職責(zé):
1、根據(jù)項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨(dú)立完成項目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理;
2,、能夠快速根據(jù)項目需要學(xué)習(xí)并理解行業(yè)知識,,并能在項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程指導(dǎo)下完成部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作;
3、能夠使用sas,,spss,,或r,python等開源平臺根據(jù)用戶需求定制開發(fā)相應(yīng)的算法;
4,、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測分析結(jié)果,,撰寫相關(guān)分析報告;
5、了解數(shù)據(jù)倉庫及商務(wù)智能背景,,熟練掌握一類數(shù)據(jù)展現(xiàn)分析工具,,如:tableau,cognos等;
任職要求:
1,、信息化管理,、數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)專業(yè)背景本科以上學(xué)歷;
2、具有一定的統(tǒng)計學(xué),、數(shù)據(jù)挖掘知識基礎(chǔ),有數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能項目經(jīng)驗(yàn)尤佳;
3,、精通數(shù)據(jù)挖掘方法論,,熟悉數(shù)據(jù)挖掘項目過程;
4、熟悉并掌握sas,、spss統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)挖掘工具至少一種;或具備python,,r等使用開源平臺開發(fā)算法的經(jīng)驗(yàn);
5、有很強(qiáng)的事業(yè)心,、責(zé)任感,,良好敬業(yè)精神、團(tuán)隊精神與人際溝通能力,。
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇五
崗位職責(zé):
1.負(fù)責(zé)海量用戶行為數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作,,為智能營銷產(chǎn)品提供支持。2.參與構(gòu)建特征工程.用戶畫像.智能營銷平臺算法的開發(fā)和迭代,。3.領(lǐng)導(dǎo)安排的其它工作,。
任職要求:
1.金融.計算機(jī).統(tǒng)計.數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè),碩士及以上學(xué)歷,;2.熟練使用sqlpythonexcel等,,熟悉hive優(yōu)先;3.熟悉常用機(jī)數(shù)據(jù)分析.機(jī)器學(xué)習(xí)算法,;邏輯思維能力強(qiáng),。4.具有較強(qiáng)的責(zé)任心和溝通能力,。業(yè)務(wù)發(fā)展快,有很大機(jī)率轉(zhuǎn)為正式員工,。
所需技能: python,、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、hive,、推薦算法,、自然語言處理、spark,、回歸分析,、聚類分析
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇六
職位描述
1.支持滴滴橙心b端業(yè)務(wù)安全工作,通過深入理解業(yè)務(wù)模式.商品流通過程和系統(tǒng)架構(gòu),,挖掘潛在風(fēng)險點(diǎn),。2.與業(yè)務(wù)團(tuán)隊緊密配合,通過大數(shù)據(jù)挖掘,,找到風(fēng)險商戶的行為特點(diǎn),,快速形成有效的打擊策略,持續(xù)迭代優(yōu)化某個業(yè)務(wù)或場景的風(fēng)控效果,;3.針對風(fēng)險場景,,協(xié)助設(shè)計有效的無監(jiān)督.有監(jiān)督模型,或挖掘有區(qū)分度特征,,積極探索前沿人工智能技術(shù)在風(fēng)控場景的應(yīng)用,;4.能夠不斷進(jìn)行場景總結(jié),沉淀有效通用的風(fēng)險特征和風(fēng)險對抗方案,。
任職要求
1.本科及以上學(xué)歷,,計算機(jī)或數(shù)學(xué).統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)優(yōu)先;2.具備扎實(shí)的編程能力,,熟練掌握至少一種編程語言,,等,熟悉常用的linux環(huán)境編程,;3.熟悉大數(shù)據(jù)生態(tài)組件,,等大數(shù)據(jù)計算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)開發(fā);4.熟悉主流的機(jī)器學(xué)習(xí)問題和算法,,包括但不限于無監(jiān)督聚類.有監(jiān)督樹模型.深度學(xué)習(xí)等優(yōu)先,;5.思維開闊,有良好的發(fā)散思維.邏輯思維和結(jié)構(gòu)化思維,。有自驅(qū)力,,能主動思考和學(xué)習(xí)。極致執(zhí)行,能接受挑戰(zhàn)和承壓,。
所需技能: python,、sql,、scala、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,、spark、pandas,、業(yè)務(wù)風(fēng)控,、hive
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要的技能篇七
職責(zé):
1,、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融,、新零售、國內(nèi)外運(yùn)營商)的產(chǎn)品研發(fā);
2,、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場景),,利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如:文本挖掘,,潛在客戶挖掘,,用戶畫像,個性化推薦,,用能預(yù)測等;
3,、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí),、深度學(xué)習(xí),,包括數(shù)據(jù)整理、模型建立,、模型應(yīng)用,、評估優(yōu)化等;
4,、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型,針對不同的應(yīng)用場景,負(fù)責(zé)編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;
5,、基于需求分析/運(yùn)營支持/商業(yè)報告等成果,,抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團(tuán)隊溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求:
1,、本科以上學(xué)歷,,扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘,、統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計,、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸,、svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、決策樹、貝葉斯等),,有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn),,掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計算機(jī)操作系統(tǒng),、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ),,精通至少一門編程語言例如java/python/r等;
4,、熟悉map-reduce模型,,對hadoop、spark,、storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運(yùn)算平臺有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先,。