數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述

數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 數(shù)據(jù)挖掘工程師負(fù)責(zé)人工智能技術(shù)的研究 包括機(jī)器學(xué)習(xí) 知識推理 文本語義理解 計算機(jī)視覺等技術(shù) 下面是小編整 理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 1 職責(zé) 1 針對具體的業(yè)務(wù)場景需求 定義數(shù)據(jù)分析及挖掘問題 2 使用統(tǒng)計學(xué)分析方法 挖掘算法 構(gòu)建有效且通用的數(shù) 據(jù)分析模型 對數(shù)據(jù)挖掘方案進(jìn)行驗(yàn)證 開發(fā) 改進(jìn)和優(yōu)化 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的功能應(yīng)用 3 搭建高擴(kuò)展高性能的數(shù)據(jù)分析模型庫 作為數(shù)據(jù)分析團(tuán) 隊的基礎(chǔ)工具 4 完成領(lǐng)導(dǎo)安排的其他工作 任職要求 1 計算機(jī) 統(tǒng)計學(xué) 數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè) 本科及以上學(xué)歷 2 3 年及以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn) 985 和 211 大學(xué)的優(yōu)秀畢業(yè) 生可放寬至 2 年以上 3 熟悉 phm 的應(yīng)用背景 功能定義 系統(tǒng)架構(gòu) 關(guān)鍵技 術(shù) 4 熟練掌握 python 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 會使用 java 進(jìn)行軟件開 發(fā)者優(yōu)先考慮 5 熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法 如分類 聚類 回歸 關(guān)聯(lián)規(guī) 則 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 及其原理 并具備相關(guān)項目經(jīng)驗(yàn) 6 熟悉數(shù)據(jù)倉庫 熟練使用 sql 語言 有良好的數(shù)據(jù)庫編 程經(jīng)驗(yàn) 7 具備較強(qiáng)的獨(dú)立解決問題的能力 勤奮敬業(yè) 主動性和 責(zé)任心強(qiáng) 數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 2 職責(zé) 1 水務(wù)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)挖掘工作 包括數(shù)據(jù)模型的 需求分析 模型開發(fā)和結(jié)果分析 2 按需完成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的清洗 整合與去噪 為分析與建模 提供支撐 3 根據(jù)業(yè)務(wù)需求構(gòu)建合適的算法及通過數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器學(xué) 習(xí)等手段不斷優(yōu)化策略及算法 4 跟蹤學(xué)習(xí)新的建模和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 與同事共享知識和 經(jīng)驗(yàn) 任職要求 1 計算機(jī) 數(shù)學(xué) 物理等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷 211 985 高校優(yōu)先 2 具有數(shù)據(jù)挖掘 機(jī)器學(xué)習(xí) 概率統(tǒng)計基礎(chǔ)理論知識 熟 悉并應(yīng)用過常用分類 聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法 3 熟練掌握 r 編程 熟悉數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù) 并有實(shí)際生產(chǎn) 使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 4 學(xué)習(xí)能力強(qiáng) 擁有優(yōu)秀的邏輯思維能力 工作認(rèn)真負(fù)責(zé) 溝通能力良好 團(tuán)隊合作意愿強(qiáng) 誠實(shí) 勤奮 嚴(yán)謹(jǐn) 數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 3 職責(zé) 1 負(fù)責(zé)時間序列分析類算法的維護(hù)和設(shè)計實(shí)現(xiàn) 2 負(fù)責(zé)海量內(nèi)容和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和挖掘 建模 快速迭 代算法 提升算法效果 3 參與搭建和實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)平臺下的算法處理程序 4 應(yīng)用各種機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù) 挖掘 5 根據(jù)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行數(shù)學(xué)建模 設(shè)計并開發(fā)高效算法 并 對模型及算法進(jìn)行驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn) 職位要求 1 20 xx 屆 本科及以上學(xué)歷 985 211 畢業(yè)院校優(yōu)先考慮 計算機(jī)軟件 通訊相關(guān)專業(yè) 2 熟悉 linux 操作 熟悉 oracle 數(shù)據(jù)庫及 sql 語言 3 掌握數(shù)據(jù)分析 挖掘方法及相關(guān)算法 4 有 r 語言開發(fā)能力優(yōu)先 5 有運(yùn)營商數(shù)據(jù)分析 模型構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先 數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 4 職責(zé) 1 根據(jù)公司自主產(chǎn)品需求 研究設(shè)計相應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘方案及 算法 分析數(shù)據(jù) 設(shè)計方案 構(gòu)建原型 快速實(shí)現(xiàn)對于數(shù)據(jù)分 析 挖掘的需求 2 深入分析汽車后服務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù) 特別是時間序列內(nèi)的連 續(xù)數(shù)據(jù) 應(yīng)用統(tǒng)計學(xué) 機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)建立模型 形成診修技術(shù)分析報告或數(shù)據(jù)產(chǎn)品 并跟蹤產(chǎn)品運(yùn)營落地 3 負(fù)責(zé)診修行為 診斷過程 結(jié)果等數(shù)據(jù)與知識智推模型 中的具體開發(fā)和應(yīng)用 任職要求 1 本科以上學(xué)歷 數(shù)學(xué) 統(tǒng)計等相關(guān)專業(yè)背景 碩士或以 上學(xué)歷優(yōu)先 2 4 年以上相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn) 精通 sql 熟練使用 hadoop mongodb spark 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理加工 熟練掌握 python shell 任一種腳本 3 有統(tǒng)計建模 機(jī)器學(xué)習(xí) 聚類 分類 回歸 貝葉期分 類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等 或數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的項目或研究經(jīng)驗(yàn) 能夠熟練 運(yùn)用 python r spark 任意一種進(jìn)行建模 4 具有大型電商類 網(wǎng)約車類 汽車后服務(wù)類等數(shù)據(jù)挖掘 經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 5 具有對時間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先 數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的職責(zé)概述 5 職責(zé) 1 參與數(shù)據(jù) etl 和數(shù)據(jù)倉庫治理 2 參與大數(shù)據(jù)分析和挖掘 個性化推薦等系統(tǒng)的設(shè)計和開 發(fā) 3 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘 自然語言處理及預(yù)測等相關(guān)模型 算法 的設(shè)計與開發(fā) 4 參與 bi 等系統(tǒng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐開發(fā) 5 參與用戶畫像 用戶行為評分 行業(yè)指數(shù) 銷售預(yù)測等 功能模塊的開發(fā) 6 參與爬蟲等外部相關(guān)數(shù)據(jù)爬取 任職要求 1 熟悉概率論和統(tǒng)計方法 2 掌握統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法者優(yōu)先 3 掌握 java 理解 mapreduce 開發(fā)思維 能獨(dú)立開發(fā)分 布式計算 熟悉 shell r matlab octive python 等腳本語