資料探勘工程師工作的職責概述

　　資料探勘工程師負責人工智慧技術的研究，包括機器學習、知識推理、文字語義理解、計算機視覺等技術。下面是小編整理的。

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　　職責：

　　1、針對具體的業務場景需求、定義資料分析及挖掘問題;

　　2、使用統計學分析方法、挖掘演算法、構建有效且通用的資料分析模型，對資料探勘方案進行驗證、開發、改進和優化，實現資料探勘的功能應用;

　　3、搭建高擴充套件高效能的資料分析模型庫，作為資料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進行資料探勘;會使用Java進行軟體開發者優先考慮;

　　5、熟悉常用資料探勘演算法***如分類、聚類、迴歸、關聯規則、神經網路等***及其原理，並具備相關專案經驗;

　　6、熟悉資料倉庫，熟練使用SQL語言，有良好的資料庫程式設計經驗;

　　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。

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　　職責：

　　1、水務行業的資料分析、資料探勘工作，包括資料模型的需求分析、模型開發和結果分析;

　　2、按需完成基礎資料的清洗、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演算法及通過資料探勘、機器學習等手段不斷優化策略及演算法。

　　4. 跟蹤學習新的建模和資料探勘技術，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.具有資料探勘、機器學習、概率統計基礎理論知識，熟悉並應用過常用分類、聚類等機器學習演算法;

　　3.熟練掌握R程式設計，熟悉資料庫開發技術，並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，團隊合作意願強，誠實、勤奮、嚴謹。

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　　職責：

　　1、負責時間序列分析類演算法的維護和設計實現;

　　2、負責海量內容和業務資料的分析和挖掘、建模，快速迭代演算法，提升演算法效果;

　　3、參與搭建和實現大資料平臺下的演算法處理程式;

　　4、應用各種機器學習、資料探勘技術進行資料分析與資料探勘;

　　5、根據業務需求進行數學建模，設計並開發高效演算法，並對模型及演算法進行驗證和實現。

　　【職位要求】

　　1、2019屆應屆畢業生，本科及以上學歷，985/211畢業院校優先考慮，計算機軟體、通訊相關專業;

　　2、熟悉linux操作，熟悉oracle資料庫及sql語言;

　　3、掌握資料分析/挖掘方法及相關演算法;

　　4、有R語言開發能力優先;

　　5、有運營商資料分析，模型構建經驗優先。

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　　職責：

　　1、根據公司自主產品需求，研究設計相應資料探勘方案及演算法，分析資料，設計方案，構建原型，快速實現對於資料分析、挖掘的需求;

　　2、深入分析汽車後服務應用資料，特別是時間序列內的連續資料，應用統計學、機器學習、資料探勘等技術建立模型，形成診修技術分析報告或資料產品，並跟蹤產品運營落地;

　　3、負責診修行為、診斷過程、結果等資料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進行資料處理加工;熟練掌握Python，Shell任一種指令碼

　　3、有統計建模、機器學習***聚類、分類、迴歸、貝葉期分類、神經網路等***或資料探勘應用的專案或研究經驗，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、汽車後服務類等資料探勘經驗者優先。

　　5、具有對時間序列進行資料探勘經驗者優先。

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　　職責：

　　1、參與資料ETL和資料倉庫治理;

　　2、參與大資料分析和挖掘，個性化推薦等系統的設計和開發;

　　3、負責資料探勘、自然語言處理及預測等相關模型、演算法的設計與開發;

　　4、參與BI等系統基礎資料支撐開發;

　　5、參與使用者畫像、使用者行為評分、行業指數、銷售預測等功能模組的開發;

　　6、參與爬蟲等外部相關資料爬取。

　　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演算法者優先;

　　3、掌握JAVA，理解MapReduce開發思維，能獨立開發分散式計算;熟悉Shell、R、MATLAB、Octive、Python等指令碼語言或應用開發者優先;

　　4、熟悉關係型資料庫MySQL等，瞭解NoSQL;

　　5、具備工程化思維，思考資料業務能夠全面謹慎;

　　6、具備快速學習的能力和業務理解力，對資料開發有濃厚的興趣，具備理解和整合演算法的能力。