數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的主要職責(zé)
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的主要職責(zé)
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要結(jié)合廣告投放場(chǎng)景和用戶畫(huà)像進(jìn)行分析、歸納統(tǒng)計(jì)指標(biāo)建設(shè)，協(xié)助模型快速定位問(wèn)題。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的主要職責(zé)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的主要職責(zé)1
職責(zé)
1 負(fù)責(zé)房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā);
2 負(fù)責(zé)房地產(chǎn)相關(guān)業(yè)務(wù)算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā);
3 進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)建模分析等工作;
4 參與項(xiàng)目的技術(shù)攻堅(jiān)和優(yōu)化，相關(guān)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和評(píng)審，以及對(duì)問(wèn)題的跟蹤和解決;
5 參與系統(tǒng)文檔的撰寫(xiě)、維護(hù).
工作要求
1、應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、金融學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用等本科及以上學(xué)歷， 具有數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域2年以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);
2、至少掌握Python、Scala、R等語(yǔ)言其中一種，Python優(yōu)先;
3、掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)Oracle、Mysql、Postgresql的使用;
4、能夠基于開(kāi)源大數(shù)據(jù)框架搭建分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，熟悉Hadoop相關(guān)組件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟練運(yùn)用Storm/Spark/Mahout，有開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
5、熟悉常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法如KNN、決策樹(shù)、隨機(jī)森林?jǐn)?shù)、邏輯回歸、SVM等算法，熟悉常見(jiàn)深度學(xué)習(xí)算法CNN、LSTM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
6、具有以下經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先：
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職責(zé)：
(1)收集客戶分析需求，轉(zhuǎn)化需求為可執(zhí)行的分析方案;
(2)基于分析方案，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、挖掘建模、模型優(yōu)化;
(3)撰寫(xiě)分析報(bào)告;
(4)跟進(jìn)模型效果評(píng)估與優(yōu)化;
(5)其他數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)性工作。
崗位要求：
(1)本科及以上學(xué)歷，專業(yè)背景是應(yīng)用數(shù)學(xué)或者統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)有關(guān);
(2)2年以上相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘分析工作經(jīng)驗(yàn);對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本算法有一定了解和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
(3)能快速理解客戶需求，將實(shí)際需求轉(zhuǎn)化為建模分析需求;
(4)熟練使用SAS、JMP、SPSS、R等其中任一挖掘分析軟件。
(5)熟悉運(yùn)營(yíng)商業(yè)務(wù)數(shù)據(jù);
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職責(zé)：
1.搭建業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型：深入理解業(yè)務(wù)流程，搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行分析、挖掘、建模，參與模型的維護(hù)、部署、評(píng)估工作，并形成相應(yīng)的模型標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)告;建立相關(guān)用戶行為模型 ，用戶分層模型;
2.分析用戶數(shù)據(jù)：通過(guò)深度挖掘用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)，行為數(shù)據(jù)，研究公司相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，整理和發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)投放，生成數(shù)據(jù)產(chǎn)品并推動(dòng)落地;
3.分析客戶的基本屬性及行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行精細(xì)化客戶分群、客戶畫(huà)像，撰寫(xiě)深入的客戶分析報(bào)告，建立與產(chǎn)品、客群、業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)相適應(yīng)的細(xì)分模型;
4.熟悉電信業(yè)務(wù)優(yōu)先。
任職要求：
1. 本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)，3年及以上工作經(jīng)歷，有大數(shù)據(jù)平臺(tái)、電信行業(yè)背景優(yōu)先;
2. 至少掌握一種數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言(Java/R/Python/Matlab)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作，
3. 熟悉各種數(shù)據(jù)分析算法，具有相應(yīng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)、熟悉建模和數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí)，熟悉SVM數(shù)學(xué)推導(dǎo)，能獨(dú)立實(shí)現(xiàn)SVM算法。
4. 能夠適應(yīng)高強(qiáng)度、快節(jié)奏的工作氛圍，快速熟悉行業(yè)特性及業(yè)務(wù)知識(shí)。
5. 熟練使用包括但不限于下列技術(shù) Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等
6. 良好的邏輯思維能力，能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的規(guī)律。
7. 具有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神。
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職責(zé)：
1.參與大數(shù)據(jù)分析，個(gè)性化推薦等系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā);
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘及推薦系統(tǒng)相關(guān)模型、算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā);
3.搭建高擴(kuò)展高性能的數(shù)據(jù)分析模型庫(kù)，作為數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)的基礎(chǔ)工具;
4.提供大數(shù)據(jù)，推薦，搜索等相關(guān)技術(shù)研究成果、產(chǎn)品技術(shù)平臺(tái)設(shè)計(jì);
希望具備的條件：
1.熟練Unix/Linux操作系統(tǒng)，熟悉掌握常用Shell/Python/Perl等腳本工具;
2.對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法有較為深刻的理解，熟悉決策樹(shù)、聚類(lèi)、邏輯回歸、關(guān)聯(lián)分析、SVM、貝葉斯等數(shù)據(jù)挖掘算法
3.具備良好的業(yè)務(wù)挖掘和分析能力，能針對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模分析
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的主要職責(zé)5
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的分析研究，包括數(shù)據(jù)挖掘算法的分析研究，特定工程的數(shù)據(jù)挖掘模型的需求分析.建模.實(shí)驗(yàn)?zāi)M;
2.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，包括需求分析.系統(tǒng)設(shè)計(jì).系統(tǒng)測(cè)試和優(yōu)化;
3.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)集成，分析和洞察技術(shù)研究.業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型.數(shù)據(jù)模型的生成和應(yīng)用，關(guān)鍵算法的研究和開(kāi)發(fā);
要求：
1.具有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué).數(shù)學(xué).人工智能和數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ);
2.有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，邏輯思考，問(wèn)題定位解決能力;
3.掌握基于hadoop.hbase或Spark等大數(shù)據(jù)平臺(tái)工具的開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)，熟悉Hive，map/reduce開(kāi)發(fā),掌握至少一種統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件;
4.具有良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理和分析能力;
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