高級數據挖掘技術主管職位描述:

1、負責底層數據開發工作以及用戶標簽體系開發工作的日常管理。

2、負責用戶標簽體系的建立和完善

3、參與多款數據產品的算法設計和優化

任職要求:

1、碩士以上學歷,計算機、數學、統計學等相關專業,接受過統計學和機器學習的專業訓練

2、至少熟悉java或者python其中一門,有三年以上使用經驗

3、熟悉各種統計算法、有機器學習、數據挖掘三年以上相關經驗;熟悉推薦系統、文本挖掘相關算法者優先

4、有并行計算經驗、熟悉hadoop、spark生態系統使用

5、團隊合作能力強、溝通能力優秀。有管理經驗者優先。

6、可享受期權獎勵職位描述:

1、負責底層數據開發工作以及用戶標簽體系開發工作的日常管理。

2、負責用戶標簽體系的建立和完善

3、參與多款數據產品的算法設計和優化

任職要求:

1、碩士以上學歷,計算機、數學、統計學等相關專業,接受過統計學和機器學習的專業訓練

2、至少熟悉java或者python其中一門,有三年以上使用經驗

3、熟悉各種統計算法、有機器學習、數據挖掘三年以上相關經驗;熟悉推薦系統、文本挖掘相關算法者優先

4、有并行計算經驗、熟悉hadoop、spark生態系統使用

5、團隊合作能力強、溝通能力優秀。有管理經驗者優先。

6、可享受期權獎勵

篇2:數據挖掘崗位職責(9篇)

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責

1、負責海量數據的分析處理和數據統計系統的研發;

2、根據相關業務需求,進行數據處理、分析及統計;

3、Hadoop環境的維護、調優以及搭建;

4、大規模分布式網絡爬蟲的設計與開發;

5、數據倉庫的研發、設計與維護。

崗位要求

1、精通java,熟悉R語言、python、shell、scala至少一種以上;

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

3、熟悉Linu*開發環境,兩年以上Hadoop開發經驗;

4、對數據結構、算法有深刻理解,具有數據分析、數據挖掘相關經驗者優先;

5、有文本挖掘、用戶畫像、自然語言處理、推薦系統、機器學習等研究經歷或工作經歷優先;

6、本科以上學歷,具備良好的團隊協作及溝通能力。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1、深入理解業務、產品的方向和需求,構建公司數據分析與數據挖掘體系,針對復雜的商業問題,規劃、設計、實現基于數據挖掘的解決方案,充分實現數據的商業價值

2.分析和研究數據與實際業務的關聯關系,利用數據挖掘的先進技術,針對具體業務需求場景,設計預測(響應、分類)、用戶分層等模型,挖掘用戶屬性和行為特征

3.基于海量用戶行為數據和其他數據,開發設計面向常規算法不能解決問題的可擴展機器學習算法,并以實際業務應用為導向研發創新方法,產生創新應用

任職資格:

1.計算機、統計學、數學、數理統計等相關專業,本科以上學歷,2年至5年左右相關經驗;

2.至少千萬級的數據量,互聯網或金融背景3.熟悉python/shell/awkl等腳本語言;

4.具備數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識,具有很強的利用數據挖掘技術解決實際業務問題的能力和成功案例,對數據挖掘各環節有深入理解;

5.掌握常用的分類、聚類、預測、關聯規則、序列模式等挖掘算法,了解數據挖掘前沿技術,對算法的優缺點及適用場景有自己的見解

6.具有很強的數據分析和邏輯推理能力,熟練使用SAS/SPSSClementine/R/Weka/Mahout等數據挖掘工具,對基本統計知識有一定的了解,有實踐經驗;

7.具有很強的學習和研究能力,英語熟練,能夠熟練閱讀英文統計專業資料;

8.熟悉Hadoop/Spark/Storm/Hive等至少一種分布式計算技術,具有海量數據處理經驗;

9.積極創新、有開拓精神、樂于面對挑戰、有較強的執行能力、負責敬業;優秀的團隊合作精神,穩定。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.根據項目要求,分析數據需求,完成數據清洗,質量管控,數據ETL;分析模型設計,開發實現。

2.負責用戶行為數據的統計、對比分析、背后原因挖掘,從海量的數據中梳理有用的信息;

3.為產品運營提供數據分析支持,包括網站數據分析、產品用戶分析、行業分析等;

崗位要求:

1.計算機專業,熟悉機器學習、數據挖掘方向優先;

2.熟悉Linu*開發環境;

3.至少掌握一門編程語言及快速編碼能力(Python,R,Matlab、Shell等),能快速高效實現;

4.問題分析能力強,不輕易陷入算法、模型局限性;

5.有較強的快速學習能力及獨立思考能力,致力于從事大數據研究領域。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

任職要求:

1.本科或本科以上數學、物理、計算機或其他相關領域的訓練

2.熱愛探索和鉆研,相信算法能夠改變人們的生活

3.熟悉海量數據處理和挖掘的基本算法,或有高性能科學計算的相關經驗

4.能夠使用C/C++獨立實現復雜的算法結構

5.極佳的邏輯分析能力和學習能力,善于應對各種智力挑戰

加分項:

1.某個開發論壇(如stackoverflow)的活躍分子

2.某個app或者WEB站點的的開發成員

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1、對業務運行狀態進行建模分析,以數據驅動下一代數據中心的智能化運行

職責要求:

1、扎實的機器學習/數據挖掘理論基礎

2、熟練使用R/Python/Matlab,熟悉C/C++/Shell,有Hadoop/Spark等大數據處理經驗

3、有豐富的樣本特征工程/量化建模/深度學習等實踐經驗者優先

4、具有良好的邏輯推理,溝通理解能力,和團隊協作精神

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1.負責沱沱工社廣告的相關優化、算法改進及策略研發;

2.負責沱沱工社用戶/商品數據挖掘的核心技術研究與開發;

3.負責沱沱工社用戶行為分析與反作弊研究。

崗位職責:

1.具有較強分析問題和解決問題能力;

2.具有大規模數據處理經驗;

3.熟練掌握數據挖掘、機器學習和廣告計算學相關算法;

4.具有非常扎實的數據結構和算法基礎,至少會寫一門腳本語言;

5.有國際算法競賽獲獎經歷者優先;

6.具有搜索引擎、推薦系統或廣告計算學相關項目或研究經驗者優先。數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.負責消費金融產品的日常數據分析和挖掘工作;

2.負責風險決策引擎的優化和信用評分系統的開發等工作;

3.為公司的運營決策、產品開發和銷售策略提供數據支持;

4.完成上級交辦的其他工作。

任職要求:

1.數學、統計學、金融、計算機等專業,本科及以上學歷,2年以上工作經驗;

2.熟練掌握orcale、mysql等關系型數據庫,熟悉Java、Python等編程語言;

3.熟練掌握各類回歸和分類算法;

4.掌握R、MATLAB及其他數據分析工具,具備較強的數據分析能力和數據敏感性;

5.極強的責任心和學習能力、良好的溝通協作能力,團隊意識強,能承受工作壓力。

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

工作職責:

1.負責基于Spark/Hadoop等分布式計算平臺的系統基礎架構設計與實現,滿足基礎平臺層功能性/非功能性需求;

2.負責車聯網大數據相關業務應用場景的,大數據平臺方面解決方案設計與項目支持;

3.負責大數據平臺二次開發,及大數據平臺運營相關工具系統開發;

4.深入理解上述分布式計算平臺架構與工作原理,解決疑難問題;

專業技能要求:

1.熟悉shell或其他腳本語言中的任意一門,熟悉java等大數據語言,有開發經驗優先;

2.熟悉服務器/存儲/網絡/OS/中間件等基礎架構基本元素,熟悉linu*操作系統,具備較強的調優排障能力;

3.熟悉Hadoop/Spark或其他分布式計算平臺中的任意一個,并具備運維管理經驗;有開發經驗優先;

數據挖掘(崗位職責)

職位描述

崗位職責:

1.從事基于一流大數據平臺的應用開發,服務于行業用戶。

2.與用戶溝通交流,提供售前與售后技術支持。

3.負責具體項目的實施。

4.完成中心及部門安排的其他工作。

任職要求:

1.計算機/統計學/數學等相關專業,碩士以上學歷,兩年以上工作經驗。

2.熟悉數據庫系統、數據挖掘和分布式處理的基本理論和算法。

3.熟悉Linu*操作系統以及其上的編程開發環境;熟悉SQL語言。

4.具有良好的邏輯分析能力、溝通能力和文字表達能力。

5.具有下列經驗之一:

開發和部署Hadoop或者類似分布式處理系統上的實際應用;

開發基于分布式數據庫系統的實際應用;

從事過數據挖掘相關的研究開發工作;

擁有SAS軟件項目工作經驗;

從事過經濟統計相關項目研發工作。

工作地點:深圳南山西麗

篇3:數據挖掘員崗位職責

1.負責大數據基礎平臺及大數據分析的項目管理工作;

2.基于海量數據,支持業務對數據的分析和使用;

3.負責構建數據分析體系,大量運營數據的分類匯總、分析研究和數據建模;

4.研究大數據探索前沿技術;

負責公司現有軟件的整合與開發、升級工作。

崗位要求:

1.具有扎實的Java基礎,熟悉Shell,Python、R、Scala等一種以上語言;

2.熟悉大數據處理相關技術,包括但不限于Hadoop、Hive、Hbase、Impala、Spark、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis、Kylin等,并且有實踐經驗,能解決應用中的復雜問題;

3.熟悉BI和大數據領域的解決方案,具備該領域全面的技術積累,包括報表平臺,OLAP引擎,ETL,數據倉庫建模和設計,了解海量分布式數據處理分析架構;

4.喜歡數據分析,對數字有敏感性,工作條理性強,邏輯清晰;

5.良好的溝通協調能力,高度的工作責任心,能承受較大的工作壓力;

6.具有海量數據處理、數據挖掘、數據分析相關項目的工作經驗者優先;

7.有機器學習(mlib)、深度學習(tensorflow/caffe)相關工作經驗者優先。