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  • 數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責

    時間:2022-06-04 12:36:36 崗位職責 我要投稿

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責

      在現(xiàn)在社會,崗位職責的使用頻率呈上升趨勢,制定崗位職責可以減少違章行為和違章事故的發(fā)生。那么崗位職責的格式,你掌握了嗎?下面是小編為大家整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責,僅供參考,大家一起來看看吧。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責1

      崗位職責:

      業(yè)務數(shù)據(jù)的收集整理和分析;

      負責公安、交通領域的業(yè)務建模和算法設計;

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

      設計、構建和優(yōu)化基于大數(shù)據(jù)的存儲平臺架構,編寫相關技術文檔;

      設計并實現(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、Spark SQL、Spark Mlib等),有相關大數(shù)據(jù)架構,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Bash Shell和Python等腳本編程能力;

      強烈的責任心和工作熱情,良好的團隊合作精神。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責2

      職責:

      (1)分析需求,完成相關數(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)務決策提供日常支持;

      (4)與業(yè)務部門和技術部門對接,完成設計,編寫,維護和完善公司業(yè)務相關的算法。

      (5)參與項目成果匯編,對相關結果進行解讀和匯報。

      任職要求:

      (1)大專以上學歷,統(tǒng)計、數(shù)學、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慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環(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;

      (4)一定的數(shù)據(jù)挖掘/機器學習理論和技術基礎,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。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責3

      職責:

      1、對海量業(yè)務數(shù)據(jù)進行分析,并利用算法挖掘用戶行為特征,發(fā)現(xiàn)潛在規(guī)律,建立機器學習算法并優(yōu)化;

      2、利用數(shù)據(jù)挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;

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

      任職要求:

      1、大學本科及以上學歷;

      2、統(tǒng)計學、會計學、數(shù)學、物理等相關專業(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)務建模、數(shù)學建模經(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4

      職責:

      1、利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習相關算法,解決業(yè)務需求,提高產(chǎn)品的用戶體驗;

      2、對海量的業(yè)務數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)進行挖掘分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務背后的規(guī)律;

      3、針對業(yè)務流程進行分析調研,探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、

      崗位要求:

      1、熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術,能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優(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)平臺的相關開發(fā);

      4、有深度學習實踐經(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5

      崗位職責:

      深入研究業(yè)內領先的技術思路,輸出具有創(chuàng)新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數(shù)據(jù);

      負責產(chǎn)品、銷售、供應鏈、電商等公司數(shù)據(jù)的海量挖掘,并建立和優(yōu)化用戶標簽、特征模型、產(chǎn)品精準匹配、異常預警等;

      負責大數(shù)據(jù)下傳統(tǒng)機器學習算法的并行化實現(xiàn)及應用,并提出改進方法和思路;

      參與公司大數(shù)據(jù)架構,負責BI實施中的數(shù)據(jù)挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化,幫助實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘和分析平臺的建設;

      負責相關數(shù)據(jù)挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發(fā)和結果輸出質量把控,通過數(shù)據(jù)挖掘結果驅動業(yè)務執(zhí)行;

      配合技術進行數(shù)據(jù)挖掘模型開發(fā)和模型封裝,例如決策規(guī)則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;

      任職要求:

      大學本科及以上學歷,統(tǒng)計學、計算機、信息技術、數(shù)學相關專業(yè);

      兩年以上數(shù)據(jù)建模經(jīng)驗;

      數(shù)據(jù)主流數(shù)據(jù)庫,mysql、oracle、DB2等傳統(tǒng)結構化數(shù)據(jù)倉庫,熟悉HBase、MongoDB等非結構化數(shù)據(jù)庫;

      熟悉常用的'聚類、分類、回歸、關聯(lián)、時間序列等監(jiān)督式和非監(jiān)督式學習算法;

      熟悉R、Python、MLlib等數(shù)據(jù)挖掘工具中至少一種。

      熟悉spark、storm等大數(shù)據(jù)計算框架者優(yōu)先。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責6

      職責:

      1、負責內容的處理,包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等;

      2、負責海量用戶行為的分析研究,挖掘優(yōu)化用戶畫像,包括人口屬性和用戶興趣等;

      3、負責推薦引擎算法的開發(fā),包括各類推薦算法的實現(xiàn)、特征和參數(shù)調優(yōu)、用戶體驗優(yōu)化等;

      4、負責數(shù)據(jù)營銷平臺策略的開發(fā),包括用戶洞察、行業(yè)指數(shù)趨勢預測、各類精準定向算法的實現(xiàn)和優(yōu)化等;

      5、負責人工智能技術的研究,包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術;

      6、通過海量數(shù)據(jù)對用戶廣告的行為進行深入分析與洞察,提煉和發(fā)現(xiàn)業(yè)務規(guī)律,指導推薦模型特征構建,定位產(chǎn)品相關的數(shù)據(jù)問題及分析優(yōu)化;

      7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統(tǒng)計指標建設,協(xié)助模型快速定位問題。

      招聘要求及條件:

      1、具備數(shù)據(jù)挖掘、NLP、機器學習、最優(yōu)化等算法原理知識背景;

      2、具備推薦系統(tǒng)、精準營銷、信息檢索等方面的工作經(jīng)驗優(yōu)先;

      3、具備大規(guī)模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發(fā)經(jīng)驗,對大數(shù)據(jù)處理及應用有濃厚興趣;

      4、具有機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、算法優(yōu)化的基礎并具有濃厚興趣;

      5、熟悉統(tǒng)計原理及檢驗方法、熟悉數(shù)據(jù)分析方法;

      6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景;

      7、熟悉Java、Python等,能獨立完成相關的數(shù)據(jù)分析及分析報告相關工作。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責7

      職責:

      1、負責對海量文本內容進行要素提取,精分類別、關聯(lián)挖掘等技術的研發(fā)工作;

      2、負責實現(xiàn)文本挖掘技術的產(chǎn)品化,并且結合招標領域開展應用與優(yōu)化;

      3、能指導較低職位的工程師完成工作;

      4、能與高校科研機構進行協(xié)同創(chuàng)新。

      任職資格:

      1、模式識別/人工智能/計算機相關專業(yè),本科或以上學歷;3年以上工作經(jīng)驗;

      2、正直、誠信、敬業(yè)、有激情、有良好團隊交流能力;

      3、精通Java、Python語言,熟悉linux基本開發(fā)環(huán)境;

      4、精通NLP相關領域知識,擁有較為豐富的文本處理經(jīng)驗:精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等;

      5、具有NLP實戰(zhàn)經(jīng)驗,參與過相關項目,有知識圖譜/深度學習研發(fā)經(jīng)驗者優(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、對自然語言處理、知識圖譜構建、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8

      職責:

      1.依據(jù)項目需求建構數(shù)據(jù)萃取與轉換流程

      2.挖掘數(shù)據(jù)特征,進行數(shù)據(jù)和特征融合

      3.搭建數(shù)學模型,并對模型進行檢驗評估

      職位要求:

      1、計算機、數(shù)學、統(tǒng)計、人工智能等相關專業(yè)的碩士或以上學歷;

      2、二年以上數(shù)據(jù)挖掘、機器學習相關工作經(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、深度學習等機器學習算法;

      4、突出的分析問題和解決問題能力,自我驅動,并且具備較強的學習能力、創(chuàng)新應用能力及溝通協(xié)調能力,有良好的團隊合作意識;

      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9

      崗位職責:

      1.參與金融大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)和算法的研發(fā)和優(yōu)化;

      2.基于大數(shù)據(jù)金融場景,進行信用風險模型,風控模型,營銷模型的創(chuàng)新設計;

      3.與業(yè)務部門溝通合作,將數(shù)據(jù)模型應用于實際業(yè)務。

      任職要求:

      1.計算機相關專業(yè)碩士及以上學歷,至少7年以上相關工作經(jīng)驗;;

      2.具有良好的商業(yè)敏感度和優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析技能,能夠開發(fā)創(chuàng)新而實際的分析方法以解決復雜的商業(yè)問題。

      3.熟悉機器學習的一般模型;例如分類.聚類.預測,理解一些常用的特征選擇和矩陣分解算法。

      4.熟悉深度神經(jīng)網(wǎng)絡和常用模型(如CNN,DBN,sparseconding,RNN等),有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經(jīng)驗。

      5.在語義理解檢索(如知識圖譜表示.結構化預測.語義解析.信息檢索.知識挖掘等)有過深入的工作與研究。

      6.較強的自學能力.優(yōu)秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業(yè)精神。

      7.具備良好的系統(tǒng)分析能力,良好的抽象思維和邏輯思維能力,獨立分析問題解決問題的能力;

      8.可承受較大壓力,有責任感,較強的溝通協(xié)調能力,具有團隊合作精神;

      9.有互聯(lián)網(wǎng)公司.大型金融企業(yè)和大型IT企業(yè)工作經(jīng)歷的優(yōu)先。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責10

      職責:

      1、整合基礎業(yè)務數(shù)據(jù),對基礎數(shù)據(jù)庫進行更新維護,參與部門常規(guī)報表開發(fā)與維護;

      2、負責數(shù)據(jù)集市規(guī)劃,開發(fā)及維護;

      3、處理各業(yè)務模塊數(shù)據(jù)需求,為業(yè)務運營提供數(shù)據(jù)分析方面咨詢和建議;

      4、負責搭建并完善業(yè)務指標監(jiān)控體系,為管理層和運營層提供決策支持;

      5、負責數(shù)據(jù)分析和應用相關的業(yè)務系統(tǒng)建設,編寫對應系統(tǒng)開發(fā)需求,并完成系統(tǒng)測試及應用推廣。

      職位要求

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

      2、具有良好統(tǒng)計學及相關領域的理論基礎,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)務思維,對數(shù)據(jù)敏感,有較好的業(yè)務開拓和溝通表達能力。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責11

      工作職責:

      1、運用數(shù)據(jù)挖掘和機器學習方法和技術,深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)

      2、包括但不限于風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業(yè)預測等

      3、運用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計學習的理論和方法,深入挖掘和分析用戶行為,建設用戶畫像

      4、從系統(tǒng)應用的角度,利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計學習的理論和方法解決實際問題

      任職要求

      —計算機、數(shù)學,統(tǒng)計學或人工智能等相關專業(yè)碩士以上學歷,5—10年以上或相關工作經(jīng)歷

      —精通1—2種編程語言(Python或Java),熟練掌握常用數(shù)據(jù)結構和算法,具備比較強的實戰(zhàn)開發(fā)能力,能帶領團隊共同進步。

      —具有統(tǒng)計或數(shù)據(jù)挖掘背景,并對機器學習算法和理論有較深入的研究

      —熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關算法(決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯)

      —具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

      —熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計算框架

      —優(yōu)秀的溝通能力,有創(chuàng)新精神,樂于接受挑戰(zhàn),能承受工作壓力

      —有互聯(lián)網(wǎng),央企,政務,金融等領域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責12

      職責:

      1、根據(jù)項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨立完成項目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理;

      2、能夠快速根據(jù)項目需要學習并理解行業(yè)知識,并能在項目經(jīng)理或高級數(shù)據(jù)挖掘工程指導下完成部分數(shù)據(jù)分析工作;

      3、能夠使用SAS,SPSS,或R,Python等開源平臺根據(jù)用戶需求定制開發(fā)相應的算法;

      4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預測分析結果,撰寫相關分析報告;

      5、了解數(shù)據(jù)倉庫及商務智能背景,熟練掌握一類數(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)學或統(tǒng)計學專業(yè)背景本科以上學歷;

      2、具有一定的統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)挖掘知識基礎,有數(shù)據(jù)倉庫/商業(yè)智能項目經(jīng)驗尤佳;

      3、精通數(shù)據(jù)挖掘方法論,熟悉數(shù)據(jù)挖掘項目過程;

      4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計分析或數(shù)據(jù)挖掘工具至少一種;或具備Python,R等使用開源平臺開發(fā)算法的經(jīng)驗;

      5、有很強的事業(yè)心、責任感,良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責13

      職責:

      1、負責公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產(chǎn)品研發(fā);

      2、負責分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應用場景),利用數(shù)據(jù)分析結論提升客戶業(yè)務能力。例如:文本挖掘,潛在客戶挖掘,用戶畫像,個性化推薦,用能預測等;

      3、進行大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習,包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應用、評估優(yōu)化等;

      4、將客戶需求準確轉化為可執(zhí)行的數(shù)學模型,針對不同的應用場景,負責編寫數(shù)據(jù)挖掘算法及對其的優(yōu)化;

      5、基于需求分析/運營支持/商業(yè)報告等成果,抽取典型用戶/客戶/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開發(fā)團隊溝通實施方案及構建產(chǎn)品原型。

      崗位要求:

      1、本科以上學歷,扎實的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學理論基礎;有統(tǒng)計、應用數(shù)學、金融等相關專業(yè)背景優(yōu)先;

      2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、貝葉斯等),有實際建模經(jīng)驗,掌握深度學習算法優(yōu)先;

      3、具有扎實的計算機操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結構等編程基礎,精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;

      4、熟悉Map-Reduce模型,對Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲與運算平臺有實踐經(jīng)驗優(yōu)先。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責14

      崗位職責:

      1、負責構建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務分析體系,整體架構設計、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值,提高數(shù)據(jù)質量,促進公司業(yè)務更好的發(fā)展;

      2、通過建立業(yè)務的數(shù)據(jù)分析模型來指導業(yè)務的發(fā)展,對數(shù)據(jù)庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,構建公司核心競爭力;

      3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業(yè)務的發(fā)展及產(chǎn)品的設計進行海量數(shù)據(jù)支持;

      4、負責數(shù)據(jù)管理中心團隊的建設、發(fā)展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數(shù)據(jù)分析與挖掘團隊支持和推動業(yè)務發(fā)展。

      任職要求:

      1、熱愛數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)及邏輯關系敏感,并對數(shù)據(jù)體系有深入的認識;

      2、本科以上學歷、計算機/統(tǒng)計學/經(jīng)濟學等相關專業(yè),有一定工作經(jīng)驗,;

      3、具備數(shù)據(jù)建模(機器學習,數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗;

      4、熟悉Linux平臺的海量數(shù)據(jù)分布式存儲、分布式計算;

      5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具,有基于Hadoop的云計算平臺,HBase及類似的NoSQL存儲, MySQL,和BI系統(tǒng)等實踐經(jīng)驗;

      6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對于互聯(lián)網(wǎng)常見的業(yè)務形態(tài)與商業(yè)模式有深入的理解,對業(yè)務變化有敏銳的洞察力;

      7、有較強的對業(yè)務理解與分析能力,了解業(yè)務規(guī)劃與策劃能力以及相應經(jīng)驗;

      8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

      9、善于創(chuàng)新、思維敏捷、精力充沛,溝通能力強,能夠承受較大工作壓力;

      10、有電子商務或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉庫或商業(yè)智能架構設計、開發(fā)實施經(jīng)驗者優(yōu)先。

    數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位職責15

      崗位職責:

      負責團隊現(xiàn)有算法的優(yōu)化,代碼實現(xiàn)以及移植

      負責算法計算性能優(yōu)化,并推動其上線應用

      基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù),以效果為目標,建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎算法和策略

      應用機器學習等尖端技術,針對海量信息建模,挖掘潛在價值跟蹤新技術發(fā)展,并將其應用于產(chǎn)品中;

      跟蹤新技術發(fā)展,并將其應用于產(chǎn)品中

      協(xié)助其它技術人員解決業(yè)務及技術問題

      任職資格:

      熟練使用Java、python、scala語言(至少一門),熟悉面向對象思想和設計模式

      具備一年以上機器學習理論、算法的研究和實踐經(jīng)驗

      擅長大規(guī)模分布式系統(tǒng)。海量數(shù)據(jù)處理。實時分析等方面的算法設計。優(yōu)化

      熟悉Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)處理框架

      具備分布式相關項目研發(fā)經(jīng)驗(如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等)

      熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術,并具備多年的實際工作經(jīng)驗

      對數(shù)據(jù)結構和算法設計有深刻的理解

      具有良好的分析問題和解決問題的能力,有一定數(shù)學功底,能針對實際問題進行數(shù)學建模

      良好的邏輯思維能力,和數(shù)據(jù)敏感度,能能夠從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的規(guī)律

      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

      良好的團隊合作精神,較強的溝通能力

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