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数据挖掘工程师工作的主要职责

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  数据挖掘工程师需要结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳统计指标建设,协助模型快速定位问题。下面是学习啦小编整理的数据挖掘工程师工作的主要职责。

  数据挖掘工程师工作的主要职责1

  职责

  1 负责房地产大数据系统的开发;

  2 负责房地产相关业务算法的设计开发;

  3 进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

  4 参与项目的技术攻坚和优化,相关系统的架构设计和评审,以及对问题的跟踪和解决;

  5 参与系统文档的撰写、维护.

  工作要求

  1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历, 具有数据挖掘领域2年以上开发经验;

  2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种,Python优先;

  3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

  4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统,熟悉Hadoop相关组件包括,Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper,熟练运用Storm/Spark/Mahout,有开发经验者优先;

  5、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法,熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

  6、具有以下经验者优先:

  数据挖掘工程师工作的主要职责2

  职责:

  (1)收集客户分析需求,转化需求为可执行的分析方案;

  (2)基于分析方案,进行数据收集、挖掘建模、模型优化;

  (3)撰写分析报告;

  (4)跟进模型效果评估与优化;

  (5)其他数据分析挖掘技术性工作。

  岗位要求:

  (1)本科及以上学历,专业背景是应用数学或者统计学等相关专业有关;

  (2)2年以上相关数据挖掘分析工作经验;对数据挖掘的基本算法有一定了解和应用经验;

  (3)能快速理解客户需求,将实际需求转化为建模分析需求;

  (4)熟练使用SAS、JMP、SPSS、R等其中任一挖掘分析软件。

  (5)熟悉运营商业务数据;

  数据挖掘工程师工作的主要职责3

  职责:

  1.搭建业务数据模型:深入理解业务流程,搭建大数据分析平台,对业务进行分析、挖掘、建模,参与模型的维护、部署、评估工作,并形成相应的模型标准化报告;建立相关用户行为模型 ,用户分层模型;

  2.分析用户数据:通过深度挖掘用户的个人数据,行为数据,研究公司相关业务数据,整理和发掘数据价值,实现精准投放,生成数据产品并推动落地;

  3.分析客户的基本属性及行为数据,进行精细化客户分群、客户画像,撰写深入的客户分析报告,建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型;

  4.熟悉电信业务优先。

  任职要求:

  1. 本科及以上学历,统计学、数学、计算机及相关专业,3年及以上工作经历,有大数据平台、电信行业背景优先;

  2. 至少掌握一种数据分析语言(Java/R/Python/Matlab)进行数据分析工作,

  3. 熟悉各种数据分析算法,具有相应的数理统计、熟悉建模和数据分析相关知识,熟悉SVM数学推导,能独立实现SVM算法。

  4. 能够适应高强度、快节奏的工作氛围,快速熟悉行业特性及业务知识。

  5. 熟练使用包括但不限于下列技术 Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等

  6. 良好的逻辑思维能力,能够从海量数据中发现有价值的规律。

  7. 具有良好的沟通能力和团队合作精神。

  数据挖掘工程师工作的主要职责4

  职责:

  1.参与大数据分析,个性化推荐等系统的设计和开发;

  2.负责数据挖掘及推荐系统相关模型、算法的设计与开发;

  3.搭建高扩展高性能的数据分析模型库,作为数据分析团队的基础工具;

  4.提供大数据,推荐,搜索等相关技术研究成果、产品技术平台设计;

  希望具备的条件:

  1.熟练Unix/Linux操作系统,熟悉掌握常用Shell/Python/Perl等脚本工具;

  2.对统计学和数据挖掘算法有较为深刻的理解,熟悉决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯等数据挖掘算法

  3.具备良好的业务挖掘和分析能力,能针对实际业务中的数据进行统计建模分析

  数据挖掘工程师工作的主要职责5

  职责:

  1.负责数据挖掘领域的分析研究,包括数据挖掘算法的分析研究,特定工程的数据挖掘模型的需求分析.建模.实验模拟;

  2.负责数据挖掘系统的开发,包括需求分析.系统设计.系统测试和优化;

  3.负责大数据集成,分析和洞察技术研究.业务建模。包括业务模型.数据模型的生成和应用,关键算法的研究和开发;

  要求:

  1.具有深厚的统计学.数学.人工智能和数据挖掘知识基础;

  2.有较强的数据分析能力,逻辑思考,问题定位解决能力;

  3.掌握基于hadoop.hbase或Spark等大数据平台工具的开发与设计,熟悉Hive,map/reduce开发,掌握至少一种统计分析和数据挖掘软件;

  4.具有良好的沟通能力和团队协作精神,有较强的数据处理和分析能力;

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