簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘(英語(yǔ):Datamining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ):Knowledge-DiscoveryinDatabases,簡(jiǎn)稱:KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)職位描述(模板一)

崗位職責(zé):

1.行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析和挖掘;

2.基于數(shù)據(jù)挖掘算法的各種產(chǎn)品系統(tǒng)原型的實(shí)現(xiàn);

3.當(dāng)前主流算法的探索和實(shí)驗(yàn)。

任職要求:

1.計(jì)算機(jī)或相關(guān)專業(yè)學(xué)生;

2.熟悉自然語(yǔ)言理解、文本分析或圖像處理等領(lǐng)域的常用算法,有深度學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)歷者優(yōu)先;

3.熟練使用Python,了解常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),有l(wèi)inu*平臺(tái)及C++開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

4善于分析和解決問(wèn)題,自我驅(qū)動(dòng)強(qiáng),有較好的溝通,創(chuàng)新及動(dòng)手能力。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)職位描述(模板二)

崗位職責(zé):

1.參與數(shù)據(jù)預(yù)處理、業(yè)務(wù)建模;

2.參與大數(shù)據(jù)分析,精準(zhǔn)推薦等系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);

3.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析和挖掘工作,包括特征提取和標(biāo)注,自然人關(guān)系計(jì)算,自然人聚類,自然人屬性標(biāo)注等相關(guān)算法的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。

任職要求:

1.計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè);

2.有數(shù)據(jù)挖掘大賽、實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);

3.熟練使用python/java中至少一種語(yǔ)言,有數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn);

4.熟悉sql,有hadoop,hive,spark相關(guān)知識(shí)優(yōu)先;

5.熟悉linu*編程環(huán)境;

6.良好的學(xué)習(xí)能力、邏輯思維能力,強(qiáng)烈的工作責(zé)任感和事業(yè)心。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵙?xí)職位描述(模板三)

崗位職責(zé):

1.參與相關(guān)核心技術(shù)算法研究與引擎產(chǎn)品化等開(kāi)發(fā)工作;

2.與技術(shù)團(tuán)隊(duì)完善公司各項(xiàng)研發(fā)規(guī)范及流程。

任職要求:

1.學(xué)歷要求:統(tǒng)招本科在校生;

2.能力要求:熟悉智能問(wèn)答/語(yǔ)義理解/知識(shí)圖譜等的相關(guān)算法及實(shí)現(xiàn)原理,有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)或者實(shí)驗(yàn)室經(jīng)驗(yàn);

3.掌握Python/Matlab/C++,能夠無(wú)障礙閱讀英文論文;

4.對(duì)算法較為了解,對(duì)工程優(yōu)化有一定經(jīng)驗(yàn)。

篇2:數(shù)據(jù)挖掘崗位工作職責(zé)

簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘(英語(yǔ):Datamining),又譯為資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(英語(yǔ):Knowledge-DiscoveryinDatabases,簡(jiǎn)稱:KDD)中的一個(gè)步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘職位描述(模板一)

崗位職責(zé):

1.以產(chǎn)品和業(yè)務(wù)目標(biāo)為導(dǎo)向,構(gòu)建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)挖掘算法并實(shí)施;

2.提供數(shù)據(jù)前瞻見(jiàn)解,幫助產(chǎn)品部門尋找新的商業(yè)機(jī)會(huì),引領(lǐng)跨產(chǎn)品及團(tuán)隊(duì)的技術(shù)變革;

3.負(fù)責(zé)定義不同網(wǎng)站的決定性指標(biāo)以支持商業(yè)決策如:客戶粘連度、客戶保持率、客戶價(jià)值追蹤等;

4.與Dataengineer緊密合作共同明確數(shù)據(jù)收集的需求,開(kāi)發(fā)統(tǒng)計(jì)模型;

5.將數(shù)據(jù)以可視化形式向非技術(shù)團(tuán)隊(duì)成員呈現(xiàn);

6.將設(shè)計(jì)文件與實(shí)施方案合理歸檔。

任職要求:

1.本科以上學(xué)歷,計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)或電子工程專業(yè)優(yōu)先;

2.熟悉統(tǒng)計(jì)建模方法論和統(tǒng)計(jì)建模工具,善于使用R、SPSS等統(tǒng)計(jì)建模工具;

3.對(duì)設(shè)計(jì)及架構(gòu)原則有清晰理解;

4.熟悉數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)常用語(yǔ)言如Python或R;

5.了解Linu*開(kāi)發(fā)環(huán)境和shell腳本;

6.掌握SQL數(shù)據(jù)查詢;

7.良好的學(xué)習(xí)能力、邏輯思維能力,強(qiáng)烈的工作責(zé)任感和事業(yè)心。

數(shù)據(jù)挖掘職位描述(模板二)

崗位職責(zé):

1.負(fù)責(zé)公司相關(guān)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析和挖掘,為用戶提供更智能更專業(yè)的產(chǎn)品體驗(yàn);

2.通過(guò)對(duì)用戶行為的分析,和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)一起更好地理解用戶生命周期中的各種需求,不斷優(yōu)化用戶產(chǎn)品體驗(yàn)和提升產(chǎn)品價(jià)值;

3.支持公司其它部門的數(shù)據(jù)需求,提供決策支持。

任職要求:

1.本科及以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)類、統(tǒng)計(jì)類、計(jì)算機(jī)類專業(yè)優(yōu)先;

2.熟悉lr,決策樹(shù),隨機(jī)森林,boosting等主流算法;

3.熟練使用python,SQL,對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)有一定興趣;

4.具備良好的溝通合作技巧、責(zé)任心和團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí);

5.善于快速學(xué)習(xí),自我提升能力強(qiáng),能適應(yīng)較大的工作壓力,工作效率穩(wěn)定;

數(shù)據(jù)挖掘職位描述(模板三)

崗位職責(zé):

1.基于業(yè)務(wù)需求,持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)模型和算法的分析優(yōu)化;

2.獨(dú)立負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)收集整理,搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)體系,結(jié)合業(yè)務(wù)對(duì)多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行深度診斷性組合分析、挖掘、深度分析。

3.深入挖掘和分析海量互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù),挖掘用戶行為特征,建立預(yù)測(cè)性模型;

4.在業(yè)務(wù)出現(xiàn)指標(biāo)異常狀況時(shí)進(jìn)行針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析,迅速鎖定問(wèn)題源頭并提出解決方案。

任職要求:

1.精通java,熟悉R語(yǔ)言、python、shell、scala至少一種以上;

2.熟悉Hadoop、Hbase、spark、Hive,Map/Reduce編程;

3.熟悉Linu*開(kāi)發(fā)環(huán)境,兩年以上Hadoop開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);

4.對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法有深刻理解,具有數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;

5.具備良好的團(tuán)隊(duì)協(xié)作及溝通能力。

篇3:數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位工作職責(zé)

簡(jiǎn)介:數(shù)據(jù)挖掘工程師是數(shù)據(jù)師(Datician['det?n])的一種。一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中知識(shí)的工程技術(shù)專業(yè)人員。這些知識(shí)可用使企業(yè)決策智能化,自動(dòng)化,從而使企業(yè)提高工作效率,減少錯(cuò)誤決策的可能性,以在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。

數(shù)據(jù)挖掘工程師職位描述(模板一)

崗位職責(zé):

1.通過(guò)海量數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法進(jìn)行核心策略的研究及開(kāi)發(fā);

2.用戶分析、理解及建模,持續(xù)提升用戶產(chǎn)品體驗(yàn);

3.高性能、高并發(fā)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘方法及架構(gòu)的研發(fā);

4.算法及數(shù)據(jù)挖掘在新業(yè)務(wù)領(lǐng)域的推進(jìn)及應(yīng)用。

任職要求:

1.計(jì)算機(jī)/數(shù)學(xué)/統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;

2.精通一門或多門開(kāi)發(fā)語(yǔ)言(Python、C++、Java等);

3、對(duì)算法、海量數(shù)據(jù)挖掘有業(yè)界實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘方法優(yōu)先考慮;

4.善于獨(dú)立思考,邏輯清晰,熱愛(ài)挑戰(zhàn),具備快速學(xué)習(xí)能力;

5.具備良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。

數(shù)據(jù)挖掘工程師職位描述(模板二)

崗位職責(zé):

1.對(duì)產(chǎn)品與用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的特征規(guī)律;

2.完成產(chǎn)品、市場(chǎng)、課程等部門提出的各類數(shù)據(jù)需求;

3獨(dú)立或與數(shù)據(jù)組其他成員共同完成機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目;

4.第三方統(tǒng)計(jì)平臺(tái)的調(diào)研、部署、維護(hù)以及測(cè)試驗(yàn)證工作。

任職要求:

1.本科以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)、物理、統(tǒng)計(jì)、金融工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè);

2.熟悉各類模型分類與回歸算法,熟悉各類變量篩選與降維算法;

3.熟練使用hadoop、hive、hbase進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析處理;

4.具備良好的專業(yè)背景、邏輯能力好,有較強(qiáng)的執(zhí)行力和溝通能力。

數(shù)據(jù)挖掘工程師職位描述(模板三)

崗位職責(zé):

1.負(fù)責(zé)公司相關(guān)數(shù)據(jù)模型產(chǎn)品的模型設(shè)計(jì)以及開(kāi)發(fā)等工作;

2.為公司業(yè)務(wù)提供模型算法和數(shù)據(jù)分析支持并不斷完善模型算法及優(yōu)化;

3.梳理公司數(shù)據(jù)需求,進(jìn)行BI/DW系統(tǒng)規(guī)劃及開(kāi)發(fā)跟進(jìn),為業(yè)務(wù)方提供指導(dǎo),提升數(shù)據(jù)使用效率;

4.通過(guò)大量數(shù)據(jù),分析實(shí)施商品挖掘、用戶推薦、買家分析、用戶畫(huà)像等。

任職要求:

1.扎實(shí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)數(shù)據(jù)挖掘理論基礎(chǔ);

2.熟練運(yùn)用Java、Python等語(yǔ)言;

3.有2年以上海量數(shù)據(jù)處理工作經(jīng)驗(yàn),大數(shù)據(jù)挖掘、分析、建模經(jīng)驗(yàn);

4.熟悉常見(jiàn)的分類、聚類、推薦等機(jī)器學(xué)習(xí)算法及原理,和它們的使用場(chǎng)景;

5.具有扎實(shí)的操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ);

6.對(duì)Hadoop、Hive、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)平臺(tái)有運(yùn)維調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn);

7.良好的團(tuán)隊(duì)合作,較強(qiáng)的溝通能力,敢于挑戰(zhàn)新技術(shù)。