數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)
在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中，我們都跟崗位職責(zé)有著直接或間接的聯(lián)系，崗位職責(zé)的明確對(duì)于企業(yè)規(guī)范用工、避免風(fēng)險(xiǎn)是非常重要的。什么樣的崗位職責(zé)才是有效的呢？以下是小編為大家整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)1
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)對(duì)海量文本內(nèi)容進(jìn)行要素提取，精分類(lèi)別、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作；
2、負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)文本挖掘技術(shù)的產(chǎn)品化，并且結(jié)合招標(biāo)領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用與優(yōu)化；
3、能指導(dǎo)較低職位的工程師完成工作；
4、能與高校科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新。
任職資格：
1、模式識(shí)別/人工智能/計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科或以上學(xué)歷；3年以上工作經(jīng)驗(yàn)；
2、正直、誠(chéng)信、敬業(yè)、有激情、有良好團(tuán)隊(duì)交流能力；
3、精通Java、Python語(yǔ)言，熟悉linux基本開(kāi)發(fā)環(huán)境；
4、精通NLP相關(guān)領(lǐng)域知識(shí)，擁有較為豐富的文本處理經(jīng)驗(yàn)：精準(zhǔn)分詞、實(shí)體抽取、屬性抽取、關(guān)系抽取、分類(lèi)聚類(lèi)、主題挖掘、POI挖掘等；
5、具有NLP實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，參與過(guò)相關(guān)項(xiàng)目，有知識(shí)圖譜/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳；
6、熟悉Git，SVN等通用工具；
7、對(duì)自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜構(gòu)建、人工智能等具有濃厚的興趣。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)2
職責(zé)：
1、根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨(dú)立完成項(xiàng)目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理；
2、能夠快速根據(jù)項(xiàng)目需要學(xué)習(xí)并理解行業(yè)知識(shí)，并能在項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程指導(dǎo)下完成部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺(tái)根據(jù)用戶(hù)需求定制開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法；
4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測(cè)分析結(jié)果，撰寫(xiě)相關(guān)分析報(bào)告；
5、了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類(lèi)數(shù)據(jù)展現(xiàn)分析工具，如：Tableau，Cognos等；
任職要求
1、信息化管理、數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)背景本科以上學(xué)歷；
2、具有一定的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ)，有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/商業(yè)智能項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)尤佳；
3、精通數(shù)據(jù)挖掘方法論，熟悉數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目過(guò)程；
4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計(jì)分析或數(shù)據(jù)挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)算法的經(jīng)驗(yàn)；
5、有很強(qiáng)的事業(yè)心、責(zé)任感，良好敬業(yè)精神、團(tuán)隊(duì)精神與人際溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)3
職責(zé)：
1、利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，解決業(yè)務(wù)需求，提高產(chǎn)品的用戶(hù)體驗(yàn)；
2、對(duì)海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)背后的規(guī)律；
3、針對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析調(diào)研，探索提升轉(zhuǎn)化率效果的思路和方案并推動(dòng)轉(zhuǎn)化、
崗位要求：
1、熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等相關(guān)技術(shù)，能熟練使用聚類(lèi)、回歸、分類(lèi)等算法并調(diào)優(yōu)；
2、熟悉Linux環(huán)境開(kāi)發(fā)，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語(yǔ)言中一種或一種以上；
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數(shù)據(jù)平臺(tái)的相關(guān)開(kāi)發(fā)；
4、有深度學(xué)習(xí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有sparkmlib經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)4
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)內(nèi)容的處理，包括關(guān)鍵詞提取、主題分析、類(lèi)目預(yù)測(cè)、質(zhì)量打分等；
2、負(fù)責(zé)海量用戶(hù)行為的分析研究，挖掘優(yōu)化用戶(hù)畫(huà)像，包括人口屬性和用戶(hù)興趣等；
3、負(fù)責(zé)推薦引擎算法的開(kāi)發(fā)，包括各類(lèi)推薦算法的實(shí)現(xiàn)、特征和參數(shù)調(diào)優(yōu)、用戶(hù)體驗(yàn)優(yōu)化等；
4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)平臺(tái)策略的開(kāi)發(fā)，包括用戶(hù)洞察、行業(yè)指數(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、各類(lèi)精準(zhǔn)定向算法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化等；
5、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(shí)推理、文本語(yǔ)義理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等技術(shù)；
6、通過(guò)海量數(shù)據(jù)對(duì)用戶(hù)廣告的行為進(jìn)行深入分析與洞察，提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)律，指導(dǎo)推薦模型特征構(gòu)建，定位產(chǎn)品相關(guān)的數(shù)據(jù)問(wèn)題及分析優(yōu)化；
7、結(jié)合廣告投放場(chǎng)景和用戶(hù)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。
招聘要求及條件：
1、具備數(shù)據(jù)挖掘、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化等算法原理知識(shí)背景；
2、具備推薦系統(tǒng)、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、信息檢索等方面的工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
3、具備大規(guī)模分布式計(jì)算平臺(tái)的使用和并行算法的開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)大數(shù)據(jù)處理及應(yīng)用有濃厚興趣；
4、具有機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、算法優(yōu)化的基礎(chǔ)并具有濃厚興趣；
5、熟悉統(tǒng)計(jì)原理及檢驗(yàn)方法、熟悉數(shù)據(jù)分析方法；
6、熟悉分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、降維等機(jī)器學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用場(chǎng)景；
7、熟悉Java、Python等，能獨(dú)立完成相關(guān)的數(shù)據(jù)分析及分析報(bào)告相關(guān)工作。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)5
職責(zé)：
1、整合基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新維護(hù)，參與部門(mén)常規(guī)報(bào)表開(kāi)發(fā)與維護(hù)；
2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集市規(guī)劃，開(kāi)發(fā)及維護(hù)；
3、處理各業(yè)務(wù)模塊數(shù)據(jù)需求，為業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)分析方面咨詢(xún)和建議；
4、負(fù)責(zé)搭建并完善業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控體系，為管理層和運(yùn)營(yíng)層提供決策支持；
5、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用相關(guān)的`業(yè)務(wù)系統(tǒng)建設(shè)，編寫(xiě)對(duì)應(yīng)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需求，并完成系統(tǒng)測(cè)試及應(yīng)用推廣。
職位要求
1、兩年以上工作經(jīng)驗(yàn)，本科以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先；
2、具有良好統(tǒng)計(jì)學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ)，熟悉數(shù)理統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析工作方法，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力；
3、精通SQLPython語(yǔ)言，有銀行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，數(shù)據(jù)集市開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
4、具備較強(qiáng)文字分析和數(shù)據(jù)處理能力，能獨(dú)立編寫(xiě)數(shù)據(jù)分析報(bào)告；
5、具備開(kāi)闊的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)思維，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，有較好的業(yè)務(wù)開(kāi)拓和溝通表達(dá)能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)6
職責(zé)：
(1)分析需求，完成相關(guān)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;
(2)按要求完成數(shù)據(jù)分析報(bào)告、建模報(bào)告、數(shù)據(jù)報(bào)表等;
(3)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模，做運(yùn)營(yíng)和用戶(hù)等各方面分析，深度挖掘運(yùn)營(yíng)優(yōu)化和用戶(hù)行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;
(4)與業(yè)務(wù)部門(mén)和技術(shù)部門(mén)對(duì)接，完成設(shè)計(jì)，編寫(xiě)，維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。
(5)參與項(xiàng)目成果匯編，對(duì)相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報(bào)。
任職要求：
(1)大專(zhuān)以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、軟件專(zhuān)業(yè)優(yōu)先;
(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習(xí)慣。熟悉JupyterLab遠(yuǎn)程代碼編寫(xiě)環(huán)境，Linux常用命令。會(huì)使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。
(3)熟悉數(shù)據(jù)分析過(guò)程，能夠完成數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析報(bào)告等任務(wù);
(4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)理論和技術(shù)基礎(chǔ)，了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法如：聚類(lèi)模型、線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、分類(lèi)模型、決策樹(shù)模型等。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)7
職責(zé)：
1、對(duì)海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶(hù)行為特征，發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律，建立機(jī)器學(xué)習(xí)算法并優(yōu)化;
2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析、預(yù)測(cè)用戶(hù)的消費(fèi)行為;
3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型，幫助公司改善運(yùn)營(yíng)管理，節(jié)省成本。
任職要求：
1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;
2、統(tǒng)計(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專(zhuān)業(yè);
3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn)，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗(yàn);
4、對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;
5、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，有海量數(shù)據(jù)挖掘的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn);
6、有用戶(hù)行為分析、用戶(hù)建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對(duì)數(shù)據(jù)敏感，良好的溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)8
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶(hù)/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶(hù)業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶(hù)挖掘，用戶(hù)畫(huà)像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等;
4、將客戶(hù)需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)告等成果，抽取典型用戶(hù)/客戶(hù)/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)，掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門(mén)編程語(yǔ)言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)9
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)海量數(shù)據(jù)的分析開(kāi)發(fā)工作;
2.完成數(shù)據(jù)挖掘模型，跟蹤模型的實(shí)施和效果，定期優(yōu)化算法和分析策略，分析研究后提供建設(shè)性建議 ;
3.優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算等各方面性能，確保能從海量大數(shù)據(jù)信息里，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘;
4.根據(jù)用戶(hù)的活動(dòng)記錄進(jìn)行特征篩選和關(guān)聯(lián)挖掘。提高關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性;
5.參與相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語(yǔ)言，具有良好的編碼習(xí)慣;
2.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以上學(xué)歷;
3.2年以上數(shù)據(jù)挖掘及其相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有較深入了解，有實(shí)際算法調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn) ;
4.熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘算法(聚類(lèi)/分類(lèi)/回歸/關(guān)聯(lián)規(guī)則/圖模型)等算法原理，具備實(shí)際的建模經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹(shù)/隨機(jī)森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關(guān)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn);
5.熟悉hadoop生態(tài)，具有spark/flink等實(shí)際開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn);
6.極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度，能從海量數(shù)據(jù)中挖掘出數(shù)據(jù)核心價(jià)值，相關(guān);
7.熟悉分布式存儲(chǔ)，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)先 ;
8.富有創(chuàng)新精神，充滿(mǎn)激情，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，良好的溝通技巧和團(tuán)隊(duì)合作，抗壓性強(qiáng)，能適應(yīng)加班。
數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)10
職責(zé)：
1.依據(jù)項(xiàng)目需求建構(gòu)數(shù)據(jù)萃取與轉(zhuǎn)換流程
2.挖掘數(shù)據(jù)特征，進(jìn)行數(shù)據(jù)和特征融合
3.搭建數(shù)學(xué)模型，并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估
職位要求：
1、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、人工智能等相關(guān)專(zhuān)業(yè)的碩士或以上學(xué)歷;
2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數(shù)據(jù)分析工具者優(yōu)先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機(jī)森林、深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法;
4、突出的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題能力，自我驅(qū)動(dòng)，并且具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新應(yīng)用能力及溝通協(xié)調(diào)能力，有良好的團(tuán)隊(duì)合作意識(shí);
5、有國(guó)際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先
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