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    數據挖掘工程師工作的具體職責

    時間: 舒欣1213 分享

    數據挖掘工程師工作的具體職責

      數據挖掘工程師需要進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習,包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等。下面是學習啦小編整理的數據挖掘工程師工作的具體職責。

      數據挖掘工程師工作的具體職責1

      職責:

      1、根據信息分析的結果挖掘基因變異與疾病之間的關系;

      2、大數據分析信息提取解讀;

      3、優化和豐富解讀數據庫,提出制定,調整,優化數據處理方案;

      4、 搭建遺傳咨詢的對外平臺,負責大客戶的遺傳咨詢培訓;

      5、搭建位點解讀管理體系 。

      職位要求:

      1. 生物科學、醫學等相關專業本科及以上學歷;

      2. 具有臨床咨詢師證書、遺傳咨詢師或相關培訓證書的優先;

      3. 具有報告解讀經驗者優先;

      4.具有大數據挖掘經驗優先。

      數據挖掘工程師工作的具體職責2

      職責:

      1、對商業問題有深入的洞察,并思考解決方案及對應數據源要求;

      2、負責項目過程中的數據庫建立清洗;

      3、負責項目的數據分析模型建造及數據挖掘。

      任職要求:

      1、全日制碩士及以上學歷,統計學、數學等相關專業;

      2、熟練使用SPSS/SAS/R等統計分析軟件,有一定的編程基礎;

      3、熟悉數據挖掘和機器學習相關算法,并能在相應工具中實現;

      4、對數據敏感,較強的邏輯思維能力;

      5、負責調研項目前期的抽樣技術的把握;

      6、樂觀、進取、鉆研,富有創新精神,良好的溝通及團隊合作能力。

      數據挖掘工程師工作的具體職責3

      職責:

      1、基于ERP數據、用戶數據、日志行為數據等構建數據中間層,為數據分析、數據挖掘、數據預測應用場景提供優質的基礎數據;

      2、深度挖掘數據價值,構建用戶畫像,挖掘潛在規律和關聯用戶行為,為業務產品決策提供數據依據。

      3、對公司業務應用場景進行數據分析和決策支撐;

      4、主導數據產品的設計;

      5、配合軟件工程師把模型落地,并對模型進行迭代優化。

      任職要求:

      1、數學、統計學,計算機類本科以上學歷,有良好數學基礎;

      2、熟練掌握SQL語言,基本會使用SAS、Python、SPSS、R等其中一項挖掘分析軟件;

      3、有數據建模工作經驗,良好的業務理解能力和模型抽象能力;

      4、有海量大數據平臺使用經驗的優先考慮,有農業行業數據研究經驗的優先考慮;

      5、具有良好的溝通和團隊協作能力,對業務有良好的理解能力和敏銳度。

      數據挖掘工程師工作的具體職責4

      職責

      1、設計安全畫像體系,基于海量行為和相關數據信息,構建和優化畫像,產出安全標簽;

      2、設計和驗證數據分析模型,結合業務需求,驗證模型的有效性并不斷優化;

      3、負責各業務數據的持續運營,保障數據服務質量。

      任職要求:

      1、計算機、統計、數學、信息技術本科及以上學歷;

      2、兩年以上的畫像標簽經驗,并對挖掘算法有深入理解;

      3、熟練運用SQL、Excel,python,有Hive/Spark SQL使用經驗者優先;

      4、具備對數據的歸納、整理和分析能力;

      5、良好的報告寫作功底。

      數據挖掘工程師工作的具體職責5

      職責:

      1. 負責公司大數據服務應用平臺建設與數據挖掘相關研發工作;

      2.參與并積極配合數據產品經理,深挖數據挖掘的價值及場景應用;

      3.熟悉各種機器學習算法及其原理,并根據業務場景,選擇最合適和高效的算法并實現;

      4. 負責數據清洗,商品匹配、供應鏈經營,用戶推薦、經營風控、事件分析等模型開發工作;

      5. 負責數據智能類項目,持續優化算法模型,解決實際問題,提升核心目標;

      6. 協助大數據工程師進行數據應用的產品化。

      任職資格:

      1. 數學、統計學、計算機相關專業本科及以上學歷,5年以上數據挖掘工作經驗;

      2. 豐富的特征挖掘經驗,至少經歷過1個成功實施的機器學習或數據挖掘的完整項目;

      3. 熟悉常用的機器學習、深度學習、時序分析等數據挖掘算法;

      4. 熟練運用Spark MLlib、Python/R算法庫、MADlib、等主流算法庫;

      5. 熟練運用Python、R或Scala中的一種計算機語言,熟悉SQL,熟悉使用主流數據庫工具,扎實的數據結構和算法功底;

      6. 熟悉電商平臺B2B、B2C的業務知識;

      7. 良好的溝通和團隊協作能力,自我驅動,有良好的數據敏感度,對數據有持久的熱情和興趣,樂于分享

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