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      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)

      時間:2023-04-18 09:34:02 崗位職責(zé) 我要投稿

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)集錦15篇

        在日常生活和工作中,崗位職責(zé)使用的情況越來越多,任何崗位職責(zé)都是一個責(zé)任、權(quán)力與義務(wù)的綜合體,有多大的權(quán)力就應(yīng)該承擔(dān)多大的責(zé)任,有多大的權(quán)力和責(zé)任應(yīng)該盡多大的義務(wù),任何割裂開來的做法都會發(fā)生問題。想必許多人都在為如何制定崗位職責(zé)而煩惱吧,以下是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé),歡迎閱讀與收藏。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)集錦15篇

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)1

        職責(zé):

        1、對通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,滿足研發(fā)和運營等部門的業(yè)務(wù)需求和決策需求;

        2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法,并做調(diào)優(yōu);

        3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;

        4、撰寫分析類報告。

        任職資格:

        1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè),對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;

        2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;

        3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;

        4、對線性回歸,決策森林,xgboost,評分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;

        5、做過web接口調(diào)試,熟悉json者優(yōu)先;

        6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

        7、具備良好的.學(xué)習(xí)、溝通與表達(dá)能力,具有較強的團(tuán)隊合作精神,對工作富有熱情,能承受工作壓力;

        8、有運營商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗工作優(yōu)先考慮;

        9、能適應(yīng)中長期現(xiàn)場出差。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)2

        職責(zé):

        對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、清洗、整理、標(biāo)簽、分層;

        根據(jù)業(yè)務(wù)需求,應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等建立精準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型,滿足業(yè)務(wù)需求;

        能從業(yè)務(wù)和產(chǎn)品角度出發(fā),利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的瓶頸,提出優(yōu)化方案;

        探索業(yè)界和學(xué)術(shù)界前言的'數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)理論與實踐。

        任職資格:

        本科及以上學(xué)歷,數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機專業(yè)優(yōu)先;

        精通數(shù)據(jù)挖掘腳本語言,能靈活運用R、Python中的一種,熟練sklean/numpy/pandas等科學(xué)計算相關(guān)庫,有統(tǒng)計建模、機器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的項目經(jīng)驗優(yōu)先;

        對大數(shù)據(jù)技術(shù)有深入了解,能夠使用Hadoop、spark等相關(guān)技術(shù);

        勤奮踏實,樂于學(xué)習(xí)新事物,有良好團(tuán)隊合作精神和高度的責(zé)任感;

        醫(yī)療、生物背景人員優(yōu)先。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)3

        職責(zé):

        1.依據(jù)項目需求建構(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,并對模型進(jìn)行檢驗評估

        職位要求:

        1、計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、人工智能等相關(guān)專業(yè)的'碩士或以上學(xué)歷;

        2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)相關(guān)工作經(jīng)驗,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、隨機森林、深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)算法;

        4、突出的分析問題和解決問題能力,自我驅(qū)動,并且具備較強的學(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)隊合作意識;

        5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優(yōu)先

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)4

        職責(zé):

        1、根據(jù)銀行、保險、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)客戶對大數(shù)據(jù)的需求,通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究客戶本質(zhì)屬性,進(jìn)行針對性數(shù)據(jù)分析;

        2、深入理解內(nèi)部與外部各種數(shù)據(jù)的`數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計建模、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)方法,進(jìn)行清洗、分析、建模,完成數(shù)據(jù)的產(chǎn)品轉(zhuǎn)化設(shè)計,并不斷完善和優(yōu)化模型;

        3、通過數(shù)據(jù)分析手段,描述業(yè)務(wù)特征,結(jié)合市場行業(yè)狀況,為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策、業(yè)務(wù)方向提供決策支持,競爭分析及建議,以推動業(yè)務(wù)發(fā)展。

        崗位要求:

        1、本科學(xué)歷及以上

        2、本科學(xué)歷需3—4年工作經(jīng)驗,碩士及以上可放寬至2年

        3、統(tǒng)計學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)優(yōu)先,

        4、熟悉2種以上分析開發(fā)工具:Python、R、SAS等,熟悉兩種及以上數(shù)據(jù)庫:hiveoraclemysql等,熟悉SQL語句;

        5、熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)算法,有金融業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘項目經(jīng)驗為佳;

        6、具有良好的溝通和快速學(xué)習(xí)能力,能夠快速、準(zhǔn)確地理解需求,并將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)模型。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)5

        職責(zé):

        1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)、數(shù)據(jù)分析挖掘工作;

        2、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)的處理、整合及數(shù)據(jù)建模,協(xié)同業(yè)務(wù)開發(fā)人員,將模型算法成果應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中,并通過可視化工具進(jìn)行分析成果展示;

        3、基于用戶數(shù)據(jù),研究用戶行為,構(gòu)建用戶畫像。

        任職要求:

        1、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機、信息處理等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;

        2、3年以上大數(shù)據(jù)開發(fā)經(jīng)驗;

        3、熟悉hadoop的大數(shù)據(jù)生態(tài),精通SQL語法【有較好的SQL性能調(diào)優(yōu)能力,掌握基于Hive或者Spark sql的HQL腳本編寫;

        4、具有從數(shù)據(jù)查詢,聚合,分析到可視化的整套實踐經(jīng)驗;

        5、熟練使用java或者python、基礎(chǔ)扎實、能編寫Hive環(huán)境下或者Spark sql環(huán)境下的UDF;

        6、具備良好的'表達(dá)和溝通能力、學(xué)習(xí)能力,具備極強的團(tuán)隊合作精神,能夠承受一定的工作壓力。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)6

        職責(zé):

        1、整合基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新維護(hù),參與部門常規(guī)報表開發(fā)與維護(hù);

        2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)集市規(guī)劃,開發(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)運營提供數(shù)據(jù)分析方面咨詢和建議;

        4、負(fù)責(zé)搭建并完善業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控體系,為管理層和運營層提供決策支持;

        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),編寫對應(yīng)系統(tǒng)開發(fā)需求,并完成系統(tǒng)測試及應(yīng)用推廣。

        職位要求

        1、兩年以上工作經(jīng)驗,本科以上學(xué)歷,計算機相關(guān)專業(yè)優(yōu)先;

        2、具有良好統(tǒng)計學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎(chǔ),熟悉數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)據(jù)分析工作方法,具有較強的數(shù)據(jù)分析能力;

        3、精通SQLPython語言,有銀行數(shù)據(jù)倉庫,數(shù)據(jù)集市開發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先;

        4、具備較強文字分析和數(shù)據(jù)處理能力,能獨立編寫數(shù)據(jù)分析報告;

        5、具備開闊的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)思維,對數(shù)據(jù)敏感,有較好的業(yè)務(wù)開拓和溝通表達(dá)能力。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)7

        職責(zé):

        1、利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法,解決業(yè)務(wù)需求,提高產(chǎn)品的用戶體驗;

        2、對海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、用戶數(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`思路和方案并推動轉(zhuǎn)化、

        崗位要求:

        1、熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、分布式計算等相關(guān)技術(shù),能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調(diào)優(yōu);

        2、熟悉Linux環(huán)境開發(fā),至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語言中一種或一種以上;

        3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數(shù)據(jù)平臺的相關(guān)開發(fā);

        4、有深度學(xué)習(xí)實踐經(jīng)驗者優(yōu)先,有sparkmlib經(jīng)驗者優(yōu)先。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)8

        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、實驗?zāi)M;

        2、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的開發(fā),包括需求分析、系統(tǒng)設(shè)計、系統(tǒng)測試和優(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)鍵算法的研究和開發(fā)。

        任職要求:

        1、具有深厚的統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘知識基礎(chǔ);

        2、有較強的'數(shù)據(jù)分析能力,邏輯思考、問題定位解決能力;

        3、具有良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神。

        4、較強的數(shù)據(jù)處理和分析能力。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)9

        職責(zé):

        1.從事精準(zhǔn)醫(yī)療領(lǐng)域的'大數(shù)據(jù)管理分析、BI數(shù)據(jù)挖掘;

        2.熟練使用腳本工具訪問數(shù)據(jù)庫,并完成相應(yīng)的腳本分析,以圖形界面的方式呈現(xiàn);

        3.熟練使用統(tǒng)計或者機器學(xué)習(xí)算法,對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,包括分類和聚類,并進(jìn)行預(yù)測建模等;

        4.與相關(guān)項目開發(fā)組溝通,明確其需求并給予數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計結(jié)果等支持。

        任職要求:

        1、應(yīng)用數(shù)學(xué),計算機,生物等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷;

        2、有生命科學(xué)、基因、醫(yī)藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經(jīng)驗;

        3、熟練運用各種常用算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),熟悉常用的機器學(xué)習(xí)算法,了解各種算法的優(yōu)缺點和局限性;

        4、熟悉R、Python等數(shù)據(jù)分析平臺及工具,有搭建hadoop、spark或類似平臺從業(yè)經(jīng)驗;

        5、熟悉主流數(shù)據(jù)庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應(yīng)用經(jīng)驗;

        6、有團(tuán)隊精神,能夠承擔(dān)責(zé)任和壓力。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)10

        職責(zé):

        1、運用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學(xué)習(xí)的理論和方法,深入挖掘和分析數(shù)據(jù),并設(shè)計實現(xiàn)相應(yīng)的算法。

        2、大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類、聚類、關(guān)聯(lián)等算法的比較研究,并能夠根據(jù)公司需要,在短內(nèi)熟悉特定領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識。

        3、根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、包括算法選取、領(lǐng)域數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征抽取,以及模型驗證。

        任職資格:

        1、熟悉AI相關(guān)知識,了解常見的公開算法的.原理和實現(xiàn)方法。

        2、熟練使用數(shù)據(jù)分析、挖掘方法;熟悉各項數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法等方面知識。

        3、有海量數(shù)據(jù)挖掘和分析經(jīng)驗,能獨立構(gòu)建模型,完成數(shù)據(jù)分析等工作。

        4、對數(shù)據(jù)敏感,具有良好的邏輯思維能力、理解業(yè)務(wù)的能力、溝通能力和表達(dá)呈現(xiàn)能力,具備使用Python,R,JAVA,SPSS工具,Python、R語言的經(jīng)驗優(yōu)先考慮。

        5、全日制本科及以上學(xué)歷,計算機相關(guān)專業(yè)。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)11

        職責(zé):

        業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集整理和分析;

        負(fù)責(zé)公安、交通領(lǐng)域的業(yè)務(wù)建模和算法設(shè)計;

        分析項目數(shù)據(jù)需求,完成系統(tǒng)中數(shù)據(jù)分析模塊的設(shè)計、實現(xiàn)和測試;

        設(shè)計、構(gòu)建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的'存儲平臺架構(gòu),編寫相關(guān)技術(shù)文檔;

        設(shè)計并實現(xiàn)基于開源項目(Cobar,Spark等)的海量數(shù)據(jù)集成與處理平臺;

        為其他部門提供數(shù)據(jù)分析支撐。

        任職資格:

        計算機相關(guān)專業(yè);

        熟悉數(shù)據(jù)挖掘算法,對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;

        熟練掌握Hadoop、Spark生態(tài)系統(tǒng)組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等),有相關(guān)大數(shù)據(jù)架構(gòu),開發(fā)成功案例;

        熟練的使用、開發(fā)ETL工具經(jīng)驗,有數(shù)據(jù)庫建模ER建模經(jīng)驗優(yōu)先;

        有海量數(shù)據(jù)BI或數(shù)據(jù)挖掘項目實施和管理經(jīng)驗,對數(shù)據(jù)挖掘理論方法有一定了解者優(yōu)先;

        熟悉的BashShell和Python等腳本編程能力;

        強烈的責(zé)任心和工作熱情,良好的團(tuán)隊合作精神。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)12

        職責(zé):

        1、對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、挖掘,并提供相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù);

        2、研發(fā)與設(shè)計大數(shù)據(jù)挖掘算法,搭建數(shù)據(jù)平臺;

        3、應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘工具或者開發(fā)新算法,參與項目開發(fā),解決產(chǎn)品需求;

        4、通過對數(shù)據(jù)的敏銳洞察,深入挖掘產(chǎn)品潛在價值和客戶需求,進(jìn)而提供更有價值的產(chǎn)品。

        崗位要求:

        1、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計算機等相關(guān)專業(yè),統(tǒng)招本科及以上學(xué)歷;

        2、一年以上數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗,熟練掌握多種統(tǒng)計和挖掘方法,熟練使用SPSS、SAS等相關(guān)數(shù)據(jù)分析軟件;

        3、較強的'數(shù)據(jù)敏感度,邏輯分析能力和文檔撰寫能力;

        4、良好的邏輯思維能力,優(yōu)秀的分析和解決問題的能力,對挑戰(zhàn)性問題充滿激情。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)13

        職責(zé):

        1、負(fù)責(zé)海量科技數(shù)據(jù)(含文本數(shù)據(jù))的挖掘工作;

        2、負(fù)責(zé)科技數(shù)據(jù)挖掘算法模型的構(gòu)建、應(yīng)用、評測、報告;

        3、主持或參與海量科技數(shù)據(jù)的入庫工作,科技數(shù)據(jù)知識圖譜的'構(gòu)建;

        4、負(fù)責(zé)或參與數(shù)據(jù)挖掘成果論文、專利、標(biāo)準(zhǔn)的撰寫;

        5、負(fù)責(zé)或參與制定數(shù)據(jù)加工清洗的方案,并形成操作手冊;

        6、為指定的課題提出解決方案,并主持或參與方案實施;

        7、完成安排的各項工作,與其他部門合作。

        崗位要求:

        1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計、金融、科技管理、計算機等相關(guān)專業(yè),博士學(xué)歷優(yōu)先;

        2、具有2年及以上海量數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗,有文本挖掘、非結(jié)構(gòu)化文本處理經(jīng)驗者優(yōu)先;

        3、精通Matlab/Python/R/Scala之一,熟悉Java/C/C++等編程語言,熟練掌握Linux各項操作指令;

        4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項,有MPI經(jīng)驗者尚佳;

        5、掌握機器學(xué)習(xí)的基本算法框架,有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經(jīng)驗者優(yōu)先;

        6、掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的基本操作,有圖形數(shù)據(jù)庫、其他非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫經(jīng)驗者尚佳;

        7、在醫(yī)療信息化從事產(chǎn)品開發(fā)工作者優(yōu)先,有頂會paper或人工智能領(lǐng)域國際比賽中獲獎?wù)邇?yōu)先;

        8、有比較強的組織協(xié)調(diào)能力,可同時處理好多個任務(wù),具備一定的管理能力;

        9、性格開朗,具有團(tuán)隊精神;較強的溝通能力,能與相關(guān)業(yè)務(wù)和開發(fā)人員討論并快速理解需求。

      數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責(zé)14

        職責(zé):

        1、對海量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并利用算法挖掘用戶行為特征,發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律,建立機器學(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)測用戶的消費行為;

        3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數(shù)學(xué)模型,幫助公司改善運營管理,節(jié)省成本。

        任職要求:

        1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;

        2、統(tǒng)計學(xué)、會計學(xué)、數(shù)學(xué)、物理等相關(guān)專業(yè);

        3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗,研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗;

        4、對統(tǒng)計學(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)倉庫思想,熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數(shù)據(jù)挖掘軟件之一;

        5、熟悉決策樹、聚類、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)挖掘的項目經(jīng)驗;

        6、有用戶行為分析、用戶建模、業(yè)務(wù)建模、數(shù)學(xué)建模經(jīng)驗優(yōu)先;

        7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的能力,對數(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)15

        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)分析報告、建模報告、數(shù)據(jù)報表等;

        (3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和建模,做運營和用戶等各方面分析,深度挖掘運營優(yōu)化和用戶行為特征等,推動分析問題的解決,為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

        (4)與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)部門對接,完成設(shè)計,編寫,維護(hù)和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。

        (5)參與項目成果匯編,對相關(guān)結(jié)果進(jìn)行解讀和匯報。

        任職要求:

        (1)大專以上學(xué)歷,統(tǒng)計、數(shù)學(xué)、計算機、軟件專業(yè)優(yōu)先;

        (2)熟練使用Python,Mysql語言,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)程代碼編寫環(huán)境,Linux常用命令。會使用R,Java,Scala等語言更佳。

        (3)熟悉數(shù)據(jù)分析過程,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)分析報告等任務(wù);

        (4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機器學(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:聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。

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