高級數據挖掘工程師崗位職責:

1、負責風險模型(包括但不限于反欺詐類、資質評估類模型)建設所需數據收集、清洗及模型數據預處理;

2、負責風險模型構建的變量設計、變量計算及模型建設;

3、負責風險模型上線部署及效果監測,并監測線上效果、定期輸出模型效果評估報告;

4、將業內先進算法應用到業務場景,提高團隊整體技術攻關能力以及業內技術影響力。

任職資格:

1、全日制大學本科以上學歷,數據挖掘、數據計量學、統計學、計算機等相關專業;

2、具備3年以上大數據處理、建模經驗,具備獨立建模的能力;

3、對數據敏感,具備良好的邏輯思維能力,對互聯網金融產品及風險有一定了解;

4、具備高度的責任心及較強的執行能力,能夠專注到數據處理的細節中不斷打磨模型效果;

5、熟練掌握數據挖掘、數據處理工具,SQL/R/PYHTON/HIVE/SPARK/JAVA等;

6、有DeepLearning相關經驗/線上金融產品建模經驗/大數據風控相關經驗者優先。崗位職責:

1、負責風險模型(包括但不限于反欺詐類、資質評估類模型)建設所需數據收集、清洗及模型數據預處理;

2、負責風險模型構建的變量設計、變量計算及模型建設;

3、負責風險模型上線部署及效果監測,并監測線上效果、定期輸出模型效果評估報告;

4、將業內先進算法應用到業務場景,提高團隊整體技術攻關能力以及業內技術影響力。

任職資格:

1、全日制大學本科以上學歷,數據挖掘、數據計量學、統計學、計算機等相關專業;

2、具備3年以上大數據處理、建模經驗,具備獨立建模的能力;

3、對數據敏感,具備良好的邏輯思維能力,對互聯網金融產品及風險有一定了解;

4、具備高度的責任心及較強的執行能力,能夠專注到數據處理的細節中不斷打磨模型效果;

5、熟練掌握數據挖掘、數據處理工具,SQL/R/PYHTON/HIVE/SPARK/JAVA等;

6、有DeepLearning相關經驗/線上金融產品建模經驗/大數據風控相關經驗者優先。

篇2:高級數據挖掘崗位職責任職要求

高級數據挖掘崗位職責

崗位職責:

1、負責中心的統計分析平臺研發設計工作;

2、基于Hadoop、Hive/Impala、Hbase、flink開發;

3、根據業務能夠抽象出公共的計算模型。

任職要求:

1、熟練掌握Hadoop、Hive、Hbase、Impala、HDFS等大數據開源組件;

2、熟悉JAVA/Python編程語言,熟悉面向對象和設計模式,熟悉Linux平臺;

3、深入了解flink、spark-streaming實時技術框架;

4、根據業務需要實現離線計算和實時計算;

5、能夠對hadoop、hbase、hive、Impala等相關系統調優,.能夠獨立承擔大數據開發工作;

6、基于hadoop、hbase、hive、Impala等分布式數據存儲和分布式計算平臺有3-5年的開發經驗;

7、有Spark、Flink使用和開發經驗者優先,從事過大數據統計分析系統架構經驗優先;

8、具備責任心和良好的團隊協作精神,有較強的主動性和學習能力;

9、.熱愛編程或者大數據開發。

高級數據挖掘崗位

篇3:（高級）用戶數據挖掘工程師職位描述與崗位職責任職要求

職位描述：

工作職責：

1、理解用戶行為模式，理解用戶數據；在此基礎上進行機器學習問題的建模；幫助解決人群分類，用戶行為模式的挖掘；

2、使用公司海量用戶數據，對機器學習模型進行學習，驗證，迭代；

3、對模型使用中的表現進行指標建設；根據指標表現發現，定位，解決模型問題。

任職要求：

1、計算機/統計/模式識別等相關專業碩士以上學歷，三年以上工作經驗；一年以上機器學習使用經驗；

2、熟悉常用機器學習模型/算法框架，如GBDT/LR/SVM、Tensorflow/Caffe等；

3、精通至少一門編程語言，熟練運用各種常用算法和數據結構，有獨立實現能力；

4、具有優秀的邏輯思維能力、很強的數據分析和解決問題能力。