數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)
數(shù)據(jù)挖掘工程師需要進(jìn)行大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，包括數(shù)據(jù)整理、模型建立、模型應(yīng)用、評(píng)估優(yōu)化等。下面是學(xué)習(xí)啦小編整理的數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)1
職責(zé)：
1、根據(jù)信息分析的結(jié)果挖掘基因變異與疾病之間的關(guān)系;
2、大數(shù)據(jù)分析信息提取解讀;
3、優(yōu)化和豐富解讀數(shù)據(jù)庫(kù)，提出制定，調(diào)整，優(yōu)化數(shù)據(jù)處理方案;
4、 搭建遺傳咨詢的對(duì)外平臺(tái)，負(fù)責(zé)大客戶的遺傳咨詢培訓(xùn);
5、搭建位點(diǎn)解讀管理體系 。
職位要求：
1. 生物科學(xué)、醫(yī)學(xué)等相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷;
2. 具有臨床咨詢師證書(shū)、遺傳咨詢師或相關(guān)培訓(xùn)證書(shū)的優(yōu)先;
3. 具有報(bào)告解讀經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4.具有大數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)2
職責(zé)：
1、對(duì)商業(yè)問(wèn)題有深入的洞察，并思考解決方案及對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)源要求;
2、負(fù)責(zé)項(xiàng)目過(guò)程中的數(shù)據(jù)庫(kù)建立清洗;
3、負(fù)責(zé)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)分析模型建造及數(shù)據(jù)挖掘。
任職要求：
1、全日制碩士及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè);
2、熟練使用SPSS/SAS/R等統(tǒng)計(jì)分析軟件，有一定的編程基礎(chǔ);
3、熟悉數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法，并能在相應(yīng)工具中實(shí)現(xiàn);
4、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，較強(qiáng)的邏輯思維能力;
5、負(fù)責(zé)調(diào)研項(xiàng)目前期的抽樣技術(shù)的把握;
6、樂(lè)觀、進(jìn)取、鉆研，富有創(chuàng)新精神，良好的溝通及團(tuán)隊(duì)合作能力。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)3
職責(zé)：
1、基于ERP數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)、日志行為數(shù)據(jù)等構(gòu)建數(shù)據(jù)中間層，為數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)應(yīng)用場(chǎng)景提供優(yōu)質(zhì)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù);
2、深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，構(gòu)建用戶畫(huà)像，挖掘潛在規(guī)律和關(guān)聯(lián)用戶行為，為業(yè)務(wù)產(chǎn)品決策提供數(shù)據(jù)依據(jù)。
3、對(duì)公司業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支撐;
4、主導(dǎo)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì);
5、配合軟件工程師把模型落地，并對(duì)模型進(jìn)行迭代優(yōu)化。
任職要求：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)，計(jì)算機(jī)類(lèi)本科以上學(xué)歷，有良好數(shù)學(xué)基礎(chǔ);
2、熟練掌握SQL語(yǔ)言，基本會(huì)使用SAS、Python、SPSS、R等其中一項(xiàng)挖掘分析軟件;
3、有數(shù)據(jù)建模工作經(jīng)驗(yàn)，良好的業(yè)務(wù)理解能力和模型抽象能力;
4、有海量大數(shù)據(jù)平臺(tái)使用經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮，有農(nóng)業(yè)行業(yè)數(shù)據(jù)研究經(jīng)驗(yàn)的優(yōu)先考慮;
5、具有良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，對(duì)業(yè)務(wù)有良好的理解能力和敏銳度。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)4
職責(zé)
1、設(shè)計(jì)安全畫(huà)像體系，基于海量行為和相關(guān)數(shù)據(jù)信息，構(gòu)建和優(yōu)化畫(huà)像，產(chǎn)出安全標(biāo)簽;
2、設(shè)計(jì)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)分析模型，結(jié)合業(yè)務(wù)需求，驗(yàn)證模型的有效性并不斷優(yōu)化;
3、負(fù)責(zé)各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的持續(xù)運(yùn)營(yíng)，保障數(shù)據(jù)服務(wù)質(zhì)量。
任職要求：
1、計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)、信息技術(shù)本科及以上學(xué)歷;
2、兩年以上的畫(huà)像標(biāo)簽經(jīng)驗(yàn)，并對(duì)挖掘算法有深入理解;
3、熟練運(yùn)用SQL、Excel，python，有Hive/Spark SQL使用經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
4、具備對(duì)數(shù)據(jù)的歸納、整理和分析能力;
5、良好的報(bào)告寫(xiě)作功底。
數(shù)據(jù)挖掘工程師工作的具體職責(zé)5
職責(zé):
1. 負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)服務(wù)應(yīng)用平臺(tái)建設(shè)與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研發(fā)工作;
2.參與并積極配合數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，深挖數(shù)據(jù)挖掘的價(jià)值及場(chǎng)景應(yīng)用;
3.熟悉各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其原理，并根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，選擇最合適和高效的算法并實(shí)現(xiàn);
4. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗，商品匹配、供應(yīng)鏈經(jīng)營(yíng)，用戶推薦、經(jīng)營(yíng)風(fēng)控、事件分析等模型開(kāi)發(fā)工作;
5. 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)智能類(lèi)項(xiàng)目，持續(xù)優(yōu)化算法模型，解決實(shí)際問(wèn)題，提升核心目標(biāo);
6. 協(xié)助大數(shù)據(jù)工程師進(jìn)行數(shù)據(jù)應(yīng)用的產(chǎn)品化。
任職資格：
1. 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)本科及以上學(xué)歷，5年以上數(shù)據(jù)挖掘工作經(jīng)驗(yàn);
2. 豐富的特征挖掘經(jīng)驗(yàn)，至少經(jīng)歷過(guò)1個(gè)成功實(shí)施的機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘的完整項(xiàng)目;
3. 熟悉常用的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、時(shí)序分析等數(shù)據(jù)挖掘算法;
4. 熟練運(yùn)用Spark MLlib、Python/R算法庫(kù)、MADlib、等主流算法庫(kù);
5. 熟練運(yùn)用Python、R或Scala中的一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，熟悉SQL，熟悉使用主流數(shù)據(jù)庫(kù)工具，扎實(shí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法功底;
6. 熟悉電商平臺(tái)B2B、B2C的業(yè)務(wù)知識(shí);
7. 良好的溝通和團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力，自我驅(qū)動(dòng)，有良好的數(shù)據(jù)敏感度，對(duì)數(shù)據(jù)有持久的熱情和興趣，樂(lè)于分享
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