數據挖掘工程師工作的職責
數據挖掘工程師工作的職責1
職責：
1、負責探跡平臺智能策略邏輯設計與實現，包括智能評分、智能決策、業績預測等業務的策略;
2、利用平臺已有技術能力，包括內容識別算法、行為識別模型等，構建與業務需求相匹配的.策略體系;
3、對平臺用戶行為數據進行分析和挖掘，建立數據模型，從數據中挖掘出用戶的行為和消費習慣，通過數據挖掘對產品形成策略支持;
4、理解業務部門的需求，從數據庫提取相關數據進行處理分析，指導產品和業務部門的日常運營;
5、建立和優化統計學和機器學習模型;
6、與數據算法/工程師合作和溝通去實現應用在產品上的算法模型;
任職資格：
1、統計學、計算機、通信相關專業本科以上學歷;
2、編程基本功扎實、精通JAVA、python、lua等語言;
3、善于溝通及主動思考總結、倡導創新與持續優化、思路周密、腳本代碼嚴謹、對待策略邏輯有強烈興趣;
4、具備產品意識和數據分析能力，熟悉回歸，分類等常見機器學習算法;
5、具有數據處理，特征選擇、算法調優、效果評估等相關工作經驗;
6、邏輯清晰，對數字敏感;學習能力強，熱愛編程;
7、有良好的團隊合作及抗壓能力、有強烈的主人翁意識推進事務進展;
數據挖掘工程師工作的職責2
職責：
1、根據公司業務需求，構建可擴展的數據倉庫，負責數據模型的規劃設計實現和優化。
2、負責業務數據的采集，清洗，特征抽取。
3、負責ETL的維護工作，發現故障及時診斷、定位、分析和調試，保證數據準確、穩定。
4、根據業務需要，提供面向業務的報表、數據提取等數據服務。
5、參與業務數據分析體系的數據統計、分析及建模。
任職資格：
1、統招本科及以上學歷，三年以上數據倉庫、BI開發經驗;至少兩年
2、熟練使用oracle、mysql、Postgres等關系型數據庫及Hive、Hbase、spark、impala等基于hadoop集群的組件、編寫優秀的存儲過程、熟悉shell腳本語言，有良好的代碼習慣
3、熟悉數據倉庫建設的流程及方法論、理解維度建模，有實際的模型設計經驗及ETL相關開發經驗;
4、熟悉二種以上開源或商業的BI工具，有報表及可視化開發經驗，熟悉帆軟開發優先;
5、互聯網金融工作經驗優先，汽車金融行業經驗優先
5、較強的.邏輯思維能力和學習能力，對數據有敏銳的認知力，工作態度踏實、認真、積極主動，有良好的團隊協作能力、執行力以及抗壓工作能力和心態，樂于溝通交流和分享。
數據挖掘工程師工作的職責3
職責：
1、參與數據ETL和數據倉庫治理;
2、參與大數據分析和挖掘，個性化推薦等系統的設計和開發;
3、負責數據挖掘、自然語言處理及預測等相關模型、算法的設計與開發;
4、參與BI等系統基礎數據支撐開發;
5、參與用戶畫像、用戶行為評分、行業指數、銷售預測等功能模塊的開發;
6、參與爬蟲等外部相關數據爬取。
任職要求：
1、熟悉概率論和統計方法;
2、掌握統計學習方法和機器學習算法者優先;
3、掌握JAVA，理解MapReduce開發思維，能獨立開發分布式計算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等腳本語言或應用開發者優先;
4、熟悉關系型數據庫MySQL等，了解NoSQL;
5、具備工程化思維，思考數據業務能夠全面謹慎;
6、具備快速學習的'能力和業務理解力，對數據開發有濃厚的興趣，具備理解和整合算法的能力。
數據挖掘工程師工作的職責4
職責：
1、水務行業的數據分析、數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析;
2、按需完成基礎數據的清洗、整合與去噪，為分析與建模提供支撐。
3、根據業務需求構建合適的算法及通過數據挖掘、機器學習等手段不斷優化策略及算法。
4.跟蹤學習新的建模和數據挖掘技術，與同事共享知識和經驗。
任職要求：
1.計算機、數學、物理等相關專業本科及以上學歷，211、985高校優先
2.具有數據挖掘、機器學習、概率統計基礎理論知識，熟悉并應用過常用分類、聚類等機器學習算法;
3.熟練掌握R編程，熟悉數據庫開發技術，并有實際生產使用經驗者優先;
4.學習能力強，擁有優秀的`邏輯思維能力，工作認真負責，溝通能力良好，團隊合作意愿強，誠實、勤奮、嚴謹。
數據挖掘工程師工作的職責5
職責
1.負責汽車產品數據底表的日常更新與維護
2.對數據進行預處理、清洗、計算及校驗
3.采用系統化方法規范數據字段，優化數據結構，
4.通過數據關聯、數據建模及數據可視化等多種方式為探索性研究提供工具支撐
5.協助高級研究人員完成客戶需求處理工作
任職要求：
1本科及以上學歷，數學、統計學、經濟學、計算機科學等專業
2.對汽車市場、品牌及主流乘用車產品有一定認知
3.較強的excel數據處理能力，熟悉透視表及常用函數，有一定編程能力
4.有較強的'抗壓能力、邏輯能力以及團隊溝通能力
5.心態沉穩踏實，細致認真，有較強的求知欲與接受能力
數據挖掘工程師工作的職責6
職責:
1、負責大中型項目、產品的數據庫設計;
2、負責制定較大數據庫的存儲架構，備份及恢復策略;
3、指導和協助團隊內其他成員，數據庫編輯相關的規范和方法;
4、負責已有項目的數據庫性能調優;
5、完成公司安排的其他數據庫相關工作和任務。
任職條件：
1、大專及以上學歷;
2、2年以上DBA工作經驗;
3、精通oracle的各種部署、查詢、備份、恢復機制和方法，能根據業務實際制定相應的方案;
4、精通oracle數據庫及數據庫高級應用，能獨立搭建rac集群，備份工具，數據庫優化等，有大數據處理及管理經驗;
5、熟悉mysql、sql數據庫中的.基礎應用;
6、熟練使用Unix/Linux操作系統，熟悉常用shell工具，能獨立編寫數據庫常用shell腳本;
7、有較強的上進心或進取心，性格隨和，善于交流溝通，做事踏實肯干，能吃苦耐勞;
8、善于學習新技術，對新技術有較強的接受能力。
數據挖掘工程師工作的職責7
職責：
1、針對具體的業務場景需求、定義數據分析及挖掘問題;
2、使用統計學分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進行驗證、開發、改進和優化，實現數據挖掘的功能應用;
3、搭建高擴展高性能的.數據分析模型庫，作為數據分析團隊的基礎工具;
4、完成領導安排的其他工作。
任職要求：
1、計算機、統計學、數學相關專業，本科及以上學歷;
2、3年及以上相關工作經驗，985和211大學的優秀畢業生可放寬至2年以上;
3、熟悉PHM的應用背景、功能定義、系統架構、關鍵技術;
4、熟練掌握Python進行數據挖掘;會使用Java進行軟件開發者優先考慮;
5、熟悉常用數據挖掘算法(如分類、聚類、回歸、關聯規則、神經網絡等)及其原理，并具備相關項目經驗;
6、熟悉數據倉庫，熟練使用SQL語言，有良好的數據庫編程經驗;
7、具備較強的獨立解決問題的能力，勤奮敬業、主動性和責任心強。
數據挖掘工程師工作的職責8
職責：
1.負責海量數據的分析開發工作;
2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;
3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;
4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;
5.參與相關數據標準和規范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習慣;
2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;
3.2年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優經驗 ;
4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/圖模型)等算法原理，具備實際的建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;
5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;
6.極強的.數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;
7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優先 ;
8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數據挖掘工程師工作的職責9
1、綜合公司銷售需求節點、材料供應節奏、OEM工廠實際產能等情況，制訂OEM生產計劃;
2、負責OEM供應商的評估把關及質量監控，跟進OEM工廠計劃達成實績，生產過程中的'異常處理，確保OEM產品的完成進度;
3、協助對OEM供應商技術、材料等的考察與評價，管理OEM新項目、新工廠評選導入，為公司甄選、拓展OEM供應商，為采購環節提供技術支持;
4、負責整包產品抽檢過程中異常處理，制定質量技術指標和相關文件;
5、負責OEM測試，跟進評估確保滿足量生產日程等，協同并推動供應商的質量改進;
6、OEM生產管理流程梳理完善，結合業務需求制定及改善實績業務流程。
7、協助部門總監做好管理工作，對相關技術及信息進行收集，整理與轉化。
數據挖掘工程師工作的職責10
職責：
1、存儲、服務器、云計算售后技術支持工程師;
2、負責項目主機存儲系統建設的實施方案設計、系統調試、系統測試;
3、負責主流主機、存儲、備份設備的.安裝調試;
4、負責項目協調工作;
5、負責存儲、云計算項目的售后技術支持;
6、負責設備的安裝及調試。
任職要求：
1、熟悉主流Linux、Unix、Windows等平臺及應用環境，熟悉數據庫軟件安裝與維護工作;
2、對存儲、備份、容災等領域相關技術具有深刻的理解;
3、有Vmware、Oracle、Symantec(BE NBU)、IBM ITM,TSM，WAS，MS AD等軟件實施經驗優先;
4、良好的溝通表達能力和職業操守，能嚴格自律;自我學習能力強，善于思考和分析問題。
數據挖掘工程師工作的職責11
職責：
1、負責對數據進行清理、甄別、歸類和整合等，提升數據質量;
2、設計多維度分析模型，并能根據實際情況給出數據分析結果;
3、針對海量用戶行為和內容信息，構建和優化用戶畫像。
任職要求：
1、本科計算機或統計學相關專業，3年以上相關工作經驗;
2、熟悉關系型據庫，SQL技能嫻熟;
3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平臺;
4、ScalapythonJAVA至少熟練掌握一種編程語言;
5、熟悉數據可視化技術;
6、熟悉大規模數據挖掘、機器學習等相關技術;
7、對用戶畫像分層，推薦系統有經驗者優先考慮。
數據挖掘工程師工作的'職責12
職責：
1、根據公司自主產品需求，研究設計相應數據挖掘方案及算法，分析數據，設計方案，構建原型，快速實現對于數據分析、挖掘的需求;
2、深入分析汽車后服務應用數據，特別是時間序列內的連續數據，應用統計學、機器學習、數據挖掘等技術建立模型，形成診修技術分析報告或數據產品，并跟蹤產品運營落地;
3、負責診修行為、診斷過程、結果等數據與知識智推模型中的`具體開發和應用。
任職要求：
1、本科以上學歷，數學、統計等相關專業背景，碩士或以上學歷優先;
2、4年以上相關工作經驗，精通SQL，熟練使用Hadoop/MongoDB/Spark進行數據處理加工;熟練掌握Python，Shell任一種腳本
3、有統計建模、機器學習(聚類、分類、回歸、貝葉期分類、神經網絡等)或數據挖掘應用的項目或研究經驗，能夠熟練運用python、R、spark任意一種進行建模;
4、具有大型電商類、網約車類、汽車后服務類等數據挖掘經驗者優先。
5、具有對時間序列進行數據挖掘經驗者優先。
數據挖掘工程師工作的職責13
職責:
1. 負責公司大數據服務應用平臺建設與數據挖掘相關研發工作;
2.參與并積極配合數據產品經理，深挖數據挖掘的價值及場景應用;
3.熟悉各種機器學習算法及其原理，并根據業務場景，選擇最合適和高效的算法并實現;
4. 負責數據清洗，商品匹配、供應鏈經營，用戶推薦、經營風控、事件分析等模型開發工作;
5. 負責數據智能類項目，持續優化算法模型，解決實際問題，提升核心目標;
6. 協助大數據工程師進行數據應用的產品化。
任職資格：
1. 數學、統計學、計算機相關專業本科及以上學歷，5年以上數據挖掘工作經驗;
2. 豐富的特征挖掘經驗，至少經歷過1個成功實施的機器學習或數據挖掘的完整項目;
3. 熟悉常用的機器學習、深度學習、時序分析等數據挖掘算法;
4. 熟練運用Spark MLlib、Python/R算法庫、MADlib、等主流算法庫;
5. 熟練運用Python、R或Scala中的一種計算機語言，熟悉SQL，熟悉使用主流數據庫工具，扎實的.數據結構和算法功底;
6. 熟悉電商平臺B2B、B2C的業務知識;
7. 良好的溝通和團隊協作能力，自我驅動，有良好的數據敏感度，對數據有持久的熱情和興趣，樂于分享
數據挖掘工程師工作的職責14
職責:
1、參與數據挖掘項目的算法研發過程(包括需求分析、技術可行性評估、分析解決問題、實現新需求等);
2、獨立分析、評估并解決問題，并用代碼實現，在較短時間內尋求到最優的解決方案，并應用到產品中;
3、負責分布式算法的設計及編碼，提高算法的精度和效率;
4、負責數據挖據方向上的技術預研工作。
任職資格:
1、本科及以上學歷，數學、統計、計算機科學與技術、軟件工程、控制理論與控制工程、信號分析及信息處理等專業;
2、 3年以上數據挖掘、機器學習、深度學習領域工作和研究經驗;
3、精通至少一種主流編程語言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;
4、熟悉機器學習、深度學習算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學習框架;
5、熟悉Hadoop、Spark等大數據平臺及mllib和結構化數據庫編程;
6、有數據挖掘、圖像處理、音頻信號分析、自然語言處理、物流優化、時間序列預測算法等與實際業務場景結合的.成功經驗;
7、善于分析和解決問題，富有想象力和學習能力，對數據敏感，善于發現數據中的價值，具有良好的團隊合作精神。
數據挖掘工程師工作的職責15
職責
1、設計安全畫像體系，基于海量行為和相關數據信息，構建和優化畫像，產出安全標簽;
2、設計和驗證數據分析模型，結合業務需求，驗證模型的有效性并不斷優化;
3、負責各業務數據的持續運營，保障數據服務質量。
任職要求：
1、計算機、統計、數學、信息技術本科及以上學歷;
2、兩年以上的畫像標簽經驗，并對挖掘算法有深入理解;
3、熟練運用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用經驗者優先;
4、具備對數據的'歸納、整理和分析能力;
5、良好的報告寫作功底。
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