資料探勘工程師的崗位職責概述

　　資料探勘工程師需要理解客戶具體業務需求，利用思邁特資料探勘軟體，提供明確的大資料分析應用解決方案。下面是小編為您精心整理的。

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　　職責：

　　1.根據業務場景要求設計資料探勘模型，包括有監督、無監督類模型，以及偏好、價值評估類模型、組合最優化類模型等

　　2.通過資料探勘手段進行標籤化工作

　　3.根據資料探勘方法論完成資料探勘全流程建模工作

　　4.自主開展模型效果評估，並不斷優化

　　5.開展資料探勘模型產品化工作

　　6.帶領產品***或專案***團隊進行技術攻關

　　7.主導資料探勘相關解決方案編寫、客戶交流

　　任職資格：

　　1.本科及以上學歷

　　2.熟悉SPARK ML

　　3.精通Python技術

　　4.精通資料探勘常用演算法以及神經網路演算法

　　5.精通SQL資料處理，包括關係型資料庫，以及Hive SQL、Spark SQL處理

　　6.三年以上資料探勘設計、開發經驗

　　7.具備獨立研究以及解決問題的能力

　　8.較強的PPT方案撰寫以及呈現能力

　　9.較強的溝通協調和執行能力，能夠承受較大的工作壓力

　　10.較強的工作責任心和客戶服務意識

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　　職責

　　1、挖掘和分析海量市場資料，研究市場執行規律，發現市場定價的無效之處;

　　2、設計交易策略，報單策略，和風險管理策略。

　　3、提升市場定價效率，幫助建設一個更加有效的金融市場。

　　技能要求

　　1、數學，統計學，物理學或相關專業方向的優秀畢業生，碩士或者以上學歷;

　　2、能將所學知識靈活應用於處理實際問題，具有豐富的研究經驗;

　　3、在重要學術類比賽中獲獎，發表過高質量論文，或者熟練掌握計算機高階語言將是加分項;

　　4、熟練閱讀英文文獻。

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　　職責

　　1、使用者畫像的持續優化，基於海量使用者行為，建立資料探勘模型，比如使用者偏好預測、使用者價值評分等;

　　2、對各類需求資料進行挖掘、統計建模分析，並提交有效的分析報告，為公司運營決策提供資料支援;

　　3、建立和完善分析體系，跟蹤模型的實施，優化演算法和分析策略，提供建設性建議;

　　4、推進推薦、資料探勘、機器學習技術在行業資料的應用。

　　任職資格

　　1、計算機、應用數學、統計學等相關專業;

　　2、熟練運用至少一種統計分析工具：R、python、SAS，熟練操作python進行資料分析優先

　　3、瞭解資料探勘方法論，熟悉迴歸、決策樹、聚類等演算法;

　　4、參加過資料探勘專案或推薦專案並擔任專案核心成員優先;

　　5、精通關係型資料庫SQL Server, 分散式資料倉庫Hive;

　　6、有責任心，良好的團隊合作精神，樂於分享，積極上進，具備良好的學習能力。

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　　職責:

　　1、對海量業務資料進行分析，深度挖掘使用者行為特徵，構建使用者精準營銷標籤體系;

　　2，負責會員拉新、分層、轉化、留存等業務模型支援，負責會員生命週期模型的設計與開發;

　　3，負責個性化商品推薦，門店經營預測及評估模型的開發。

　　任職資格:

　　1、全日制本科及以上學歷，計算機、統計學相關專業;

　　2、熟悉python或java;

　　3、對機器學習中的經典分類、迴歸演算法熟悉，對個性化推薦演算法***協同過濾，SVM, RFM***熟悉;

　　4、至少有2個實際開發專案案例;

　　5、三年以上資料探勘工作經驗。

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　　職責：

　　1、負責建立和優化用以分析所採集時序資料中內在屬性與聯絡的相應模型演算法，

　　2、負責影象識別領域中相關物體檢測演算法、超解析度重建等演算法的構建及優化，提供一整套智慧實驗室的解決方案包括但不侷限，裝置狀態分析，裝置利用率的分析、裝置執行過程的分析，裝置與人員方面的影象識別、語音識別等。

　　任職要求：

　　1、計算機，數學相關專業，本科以上學歷;

　　2、有良好的閱讀文獻能力、紮實的數學以及程式設計功底，掌握python、java、c++、c中的一種或多種程式語言，掌握mysql等主流資料庫技術。

　　3、熟悉基本機器學習演算法及其原理，如SVM、聚類、邏輯迴歸等。

　　4、熟悉tensorflow、keras等主流深度學習框架，熟悉CNN、LSTM等主流的神經網路模型。

　　5、有過影象識別、語音識別、自然語言處理、實時資料處理等實際專案經驗或者研究經驗者優先。