數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)
在現(xiàn)在的社會(huì)生活中，接觸到崗位職責(zé)的地方越來(lái)越多，制定崗位職責(zé)可以最大限度地實(shí)現(xiàn)勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。想學(xué)習(xí)制定崗位職責(zé)卻不知道該請(qǐng)教誰(shuí)？下面是小編精心整理的數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)，歡迎大家借鑒與參考，希望對(duì)大家有所幫助。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)1
職責(zé)職責(zé):
1、負(fù)責(zé)針對(duì)金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)各類大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型(反欺詐、信用評(píng)估)。
2、探索并分析各類數(shù)據(jù)源，結(jié)合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，挖掘用戶行為特點(diǎn)，設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)風(fēng)控方案。
4、結(jié)合客戶需求及模型實(shí)際應(yīng)用效果，不斷優(yōu)化模型算法，提升大數(shù)據(jù)風(fēng)控能力。
5、協(xié)同市場(chǎng)、產(chǎn)品、技術(shù)等各部門(mén)，推動(dòng)各類模型產(chǎn)品的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、部署、銷售。
任職要求:
1、本科及以上學(xué)歷，統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、電子工程等相關(guān)專業(yè)。
2、二年以上金融/互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域標(biāo)桿企業(yè)的.風(fēng)控模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。
3、熟悉各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法(邏輯回歸、決策樹(shù)、svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等)，并至少對(duì)一種算法有深入理解。
4、能熟練運(yùn)用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型建模。
5、熟練掌握sql/hive，熟悉linux環(huán)境，擁有海量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
6、優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)合作精神和溝通表達(dá)能力，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，勤于思考，樂(lè)于面對(duì)挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)2
崗位職責(zé):
1、深入了解公司業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)微信公眾號(hào)，公司商業(yè)網(wǎng)站等新媒體業(yè)務(wù)的日常運(yùn)營(yíng)及推廣，包括推廣活動(dòng)策劃、方案實(shí)施落地等；
2、負(fù)責(zé)對(duì)多個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行深度組合分析，挖掘，根據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)策略制定和實(shí)施
3、定期與各類平臺(tái)粉絲互動(dòng)，提高粉絲關(guān)注度，根據(jù)關(guān)注粉絲的使用和咨詢習(xí)慣，精細(xì)制定粉絲畫(huà)像；
4、負(fù)責(zé)客戶服務(wù)部門(mén)新業(yè)務(wù)渠道的拓展規(guī)劃和成熟業(yè)務(wù)的優(yōu)化管理；
崗位要求:
1、本科以上學(xué)歷(含本科)，具備2年以上新媒體運(yùn)營(yíng)管理分析崗位經(jīng)驗(yàn)；
2、對(duì)數(shù)據(jù)敏感，具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)洞察力，數(shù)據(jù)分析能力和邏輯思維能力；
3、熟悉1-2個(gè)常用的.數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)分析工具，熟練操作使用各類新媒體運(yùn)營(yíng)工具
4、較強(qiáng)的客戶服務(wù)意識(shí)、團(tuán)隊(duì)合作意識(shí)及工作責(zé)任心，優(yōu)秀的溝通協(xié)調(diào)、分析應(yīng)變及承壓能力
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)3
職責(zé)：
1、參與市場(chǎng)營(yíng)銷分析、策劃、規(guī)劃和數(shù)據(jù)分析工作；
2、根據(jù)分析、診斷結(jié)果，建立分析模型并優(yōu)化，為運(yùn)營(yíng)決策、產(chǎn)品方向、銷售策略等提供數(shù)據(jù)支持；
3、利用專業(yè)數(shù)據(jù)分析、挖掘工具進(jìn)行數(shù)據(jù)建模；
4、有相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)1年以上。
任職要求：
1、碩士以上學(xué)歷，有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)功底和扎實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘功底；
2、掌握SQL語(yǔ)句，熟悉Oracle，具備數(shù)據(jù)處理能力；
3、精通常用數(shù)據(jù)挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類分析、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)、隨機(jī)模型等常用數(shù)據(jù)分析方法以及經(jīng)典的.數(shù)據(jù)挖掘算法，具備一定的基礎(chǔ)可自編挖掘算法；
4、有較強(qiáng)的市場(chǎng)敏感度，分析能力強(qiáng)；
5、具備良好的職業(yè)素質(zhì)與敬業(yè)精神，注重團(tuán)隊(duì)合作，擅長(zhǎng)溝通表達(dá)；
6、 1年或者以上零售或服裝行業(yè)客戶關(guān)系管理從業(yè)經(jīng)驗(yàn)（奢侈品行業(yè)優(yōu)先）；有數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先，有營(yíng)銷知識(shí)，理念和實(shí)踐者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)4
職責(zé)：
1.負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目需求調(diào)研及分析、模型設(shè)計(jì)工作。
2.負(fù)責(zé)規(guī)劃數(shù)據(jù)挖掘的整體流程，并參與用戶產(chǎn)品和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的決策。
3.與業(yè)務(wù)部門(mén)密切配合，尋求數(shù)據(jù)層面的`業(yè)務(wù)價(jià)值，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化。
4.帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)對(duì)于產(chǎn)品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，指導(dǎo)工程師完成數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的算法、應(yīng)用的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)。
5.技術(shù)團(tuán)隊(duì)的管理，制定開(kāi)發(fā)規(guī)范，撰寫(xiě)相關(guān)技術(shù)文檔指導(dǎo)和培訓(xùn)工程師。
任職要求：
1.計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等相關(guān)專業(yè)本科以及以上學(xué)歷;兩年及以上工作經(jīng)驗(yàn)。
2.具備良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法基礎(chǔ)。
3.熟練掌握數(shù)據(jù)挖掘算法模塊關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經(jīng)典算法。
4.熟悉深度學(xué)習(xí)里的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用編程語(yǔ)言。
6.熟悉分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題的完整流程，有相關(guān)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)5
崗位職責(zé):
1、參與業(yè)務(wù)需求分析，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘事業(yè)線產(chǎn)品和平臺(tái)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)，撰寫(xiě)相關(guān)文檔。
2、持續(xù)幫助團(tuán)隊(duì)優(yōu)化并提升整體架構(gòu)的性能和運(yùn)營(yíng)能力。
3、為業(yè)務(wù)的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴(kuò)展的研發(fā)平臺(tái)。
4、參與公司新技術(shù)研究。
任職要求:
1、有成功的金融類、電商類、投資類等架構(gòu)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
2、精通hadoop系列數(shù)據(jù)采集，etl工具，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模，統(tǒng)計(jì)報(bào)表；
3、熟悉shell，c，c++，java等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，熟悉oracle、mysql數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)等；
4、3年以上數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
5、具有良好的`分析和解決問(wèn)題的意愿和能力，能夠獨(dú)立承擔(dān)任務(wù)和有系統(tǒng)進(jìn)度把控能力；
6、具有較好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，主動(dòng)、敬業(yè)。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)6
崗位職責(zé)：
1、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析關(guān)聯(lián)；
2、以數(shù)據(jù)為依托預(yù)制精準(zhǔn)方案，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和評(píng)估；
3、深入發(fā)掘業(yè)務(wù)需求，開(kāi)發(fā)各類數(shù)據(jù)模型；
4、研究、創(chuàng)新、開(kāi)發(fā)和實(shí)踐新技術(shù)應(yīng)用；
崗位要求
1、掌握數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理；
2、良好的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)理解能力，具備一定寫(xiě)作能力；
3、熟悉oracle數(shù)據(jù)庫(kù)和sql操作，能夠編寫(xiě)存儲(chǔ)過(guò)程和package更佳；
4、熟悉至少一種分析挖掘工具，python或者r語(yǔ)言尤佳；
5、熟練使用excel，包括公式、透視圖、作圖等；
6、關(guān)注數(shù)據(jù)分析能力以及tableau可視化能力。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)7
崗位職責(zé)：
1、維護(hù)與改進(jìn)獵數(shù)云推薦引擎相關(guān)的算法和應(yīng)用；
2、為獵數(shù)云智能rtb廣告的'優(yōu)化提供算法和數(shù)據(jù)分析支持；
3、為客戶定制大數(shù)據(jù)應(yīng)用解決方案提供算法和數(shù)據(jù)分析支持；
4、跟蹤推薦引擎、精準(zhǔn)營(yíng)銷領(lǐng)域相關(guān)的算法進(jìn)展和發(fā)展趨勢(shì)。
職位要求:
1、211學(xué)校畢業(yè)，計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷；
2、熟悉linux平臺(tái)，熟練掌握一門(mén)以上面向?qū)ο缶幊陶Z(yǔ)言；
3、熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，統(tǒng)計(jì)學(xué)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)的基本理論和常用算法；
4、熟悉sql，有關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
5、有機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
6、有hadoop分布式計(jì)算平臺(tái)開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、喜歡學(xué)習(xí)，善于鉆研，習(xí)慣查閱英文材料；
8、具備良好的組織和溝通能力，責(zé)任心強(qiáng)。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)8
崗位職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)及大數(shù)據(jù)分析的項(xiàng)目管理工作；
2、基于海量數(shù)據(jù)，支持業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和使用；
3、負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析體系，大量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的分類匯總、分析研究和數(shù)據(jù)建模；
4、研究大數(shù)據(jù)探索前沿技術(shù)；負(fù)責(zé)公司現(xiàn)有軟件的整合與開(kāi)發(fā)、升級(jí)工作。
崗位要求:
1、具有扎實(shí)的java基礎(chǔ)，熟悉shell，p ython、r、scala等一種以上語(yǔ)言；
2、熟悉大數(shù)據(jù)處理相關(guān)技術(shù)，包括但不限于hadoop、hive、hbase、impala、spark、kafaka、flume、sqoop、storm、redis、kylin等，并且有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能解決應(yīng)用中的'復(fù)雜問(wèn)題；
3、熟悉bi和大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的解決方案，具備該領(lǐng)域全面的技術(shù)積累，包括報(bào)表平臺(tái)，olap引擎，etl，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模和設(shè)計(jì)，了解海量分布式數(shù)據(jù)處理分析架構(gòu)；
4、喜歡數(shù)據(jù)分析，對(duì)數(shù)字有敏感性，工作條理性強(qiáng)，邏輯清晰；
5、良好的溝通協(xié)調(diào)能力，高度的工作責(zé)任心，能承受較大的工作壓力；
6、具有海量數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析相關(guān)項(xiàng)目的工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
7、有機(jī)器學(xué)習(xí)(mlib)、深度學(xué)習(xí)(tensorflow/caffe)相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)9
職責(zé):
1、負(fù)責(zé)海量科技數(shù)據(jù)(含文本數(shù)據(jù))的挖掘工作;
2、負(fù)責(zé)科技數(shù)據(jù)挖掘算法模型的構(gòu)建、應(yīng)用、評(píng)測(cè)、報(bào)告;
3、主持或參與海量科技數(shù)據(jù)的入庫(kù)工作，科技數(shù)據(jù)知識(shí)圖譜的構(gòu)建;
4、負(fù)責(zé)或參與數(shù)據(jù)挖掘成果論文、專利、標(biāo)準(zhǔn)的撰寫(xiě);
5、負(fù)責(zé)或參與制定數(shù)據(jù)加工清洗的方案，并形成操作手冊(cè);
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實(shí)施;
7、完成安排的各項(xiàng)工作，與其他部門(mén)合作。
崗位要求：
1、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、金融、科技管理、計(jì)算機(jī)等相關(guān)專業(yè)，博士學(xué)歷優(yōu)先;
2、具有2年及以上海量數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)，有文本挖掘、非結(jié)構(gòu)化文本處理經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語(yǔ)言，熟練掌握Linux各項(xiàng)操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項(xiàng)或幾項(xiàng)，有MPI經(jīng)驗(yàn)者尚佳;
5、掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的基本算法框架，有自然語(yǔ)言處理和豐富的.特征工程(特征選擇/特征抽取)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先;
6、掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，有圖形數(shù)據(jù)庫(kù)、其他非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)經(jīng)驗(yàn)者尚佳;
7、在醫(yī)療信息化從事產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會(huì)paper或人工智能領(lǐng)域國(guó)際比賽中獲獎(jiǎng)?wù)邇?yōu)先;
8、有比較強(qiáng)的組織協(xié)調(diào)能力，可同時(shí)處理好多個(gè)任務(wù)，具備一定的管理能力;
9、性格開(kāi)朗，具有團(tuán)隊(duì)精神;較強(qiáng)的溝通能力，能與相關(guān)業(yè)務(wù)和開(kāi)發(fā)人員討論并快速理解需求。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)10
工作職責(zé)：
1、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)方法和技術(shù)，深入挖掘和分析海量商業(yè)數(shù)據(jù)
2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶畫(huà)像、商家畫(huà)像建模、文本分析和商業(yè)預(yù)測(cè)等
3、運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設(shè)用戶畫(huà)像
4、從系統(tǒng)應(yīng)用的角度，利用數(shù)據(jù)挖掘/統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的.理論和方法解決實(shí)際問(wèn)題
任職要求
—計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)或人工智能等相關(guān)專業(yè)碩士以上學(xué)歷，5—10年以上或相關(guān)工作經(jīng)歷
—精通1—2種編程語(yǔ)言（Python或Java），熟練掌握常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，具備比較強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)能力，能帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)共同進(jìn)步。
—具有統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘背景，并對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和理論有較深入的研究
—熟悉數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法（決策樹(shù)、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）
—具有良好的學(xué)習(xí)能力、時(shí)間和流程意識(shí)、溝通能力
—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計(jì)算框架
—優(yōu)秀的溝通能力，有創(chuàng)新精神，樂(lè)于接受挑戰(zhàn)，能承受工作壓力
—有互聯(lián)網(wǎng)，央企，政務(wù)，金融等領(lǐng)域大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)11
職責(zé)：
1、根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程師要求獨(dú)立完成項(xiàng)目的數(shù)據(jù)搜集和數(shù)據(jù)處理；
2、能夠快速根據(jù)項(xiàng)目需要學(xué)習(xí)并理解行業(yè)知識(shí)，并能在項(xiàng)目經(jīng)理或高級(jí)數(shù)據(jù)挖掘工程指導(dǎo)下完成部分?jǐn)?shù)據(jù)分析工作；
3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺(tái)根據(jù)用戶需求定制開(kāi)發(fā)相應(yīng)的算法；
4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測(cè)分析結(jié)果，撰寫(xiě)相關(guān)分析報(bào)告；
5、了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商務(wù)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(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)背景本科以上學(xué)歷；
2、具有一定的.統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)基礎(chǔ)，有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)/商業(yè)智能項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)尤佳；
3、精通數(shù)據(jù)挖掘方法論，熟悉數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目過(guò)程；
4、熟悉并掌握SAS、SPSS統(tǒng)計(jì)分析或數(shù)據(jù)挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺(tái)開(kāi)發(fā)算法的經(jīng)驗(yàn)；
5、有很強(qiáng)的事業(yè)心、責(zé)任感，良好敬業(yè)精神、團(tuán)隊(duì)精神與人際溝通能力。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)12
崗位職責(zé)：
負(fù)責(zé)團(tuán)隊(duì)現(xiàn)有算法的優(yōu)化，代碼實(shí)現(xiàn)以及移植
負(fù)責(zé)算法計(jì)算性能優(yōu)化，并推動(dòng)其上線應(yīng)用
基于大規(guī)模用戶數(shù)據(jù)，以效果為目標(biāo)，建立并優(yōu)化系統(tǒng)的基礎(chǔ)算法和策略
應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等尖端技術(shù)，針對(duì)海量信息建模，挖掘潛在價(jià)值跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中；
跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應(yīng)用于產(chǎn)品中
協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問(wèn)題
任職資格：
熟練使用Java、python、scala語(yǔ)言（至少一門(mén)），熟悉面向?qū)ο笏枷牒驮O(shè)計(jì)模式
具備一年以上機(jī)器學(xué)習(xí)理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
擅長(zhǎng)大規(guī)模分布式系統(tǒng)。海量數(shù)據(jù)處理。實(shí)時(shí)分析等方面的算法設(shè)計(jì)。優(yōu)化
熟悉Hadoop、spark等大數(shù)據(jù)處理框架
具備分布式相關(guān)項(xiàng)目研發(fā)經(jīng)驗(yàn)（如分布式存儲(chǔ)/分布式計(jì)算/高性能并行計(jì)算/分布式cache等）
熟悉大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、分布式計(jì)算等相關(guān)技術(shù)，并具備多年的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)
對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法設(shè)計(jì)有深刻的理解
具有良好的分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，有一定數(shù)學(xué)功底，能針對(duì)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)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(jià)值的規(guī)律
優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題的'能力，對(duì)挑戰(zhàn)性問(wèn)題充滿激情
良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，較強(qiáng)的溝通能力
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)13
職責(zé)：
1、對(duì)通信和金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，滿足研發(fā)和運(yùn)營(yíng)等部門(mén)的`業(yè)務(wù)需求和決策需求;
2、能根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu);
3、支持?jǐn)?shù)據(jù)分析、挖掘算法平臺(tái)的部署和日常運(yùn)營(yíng);
4、撰寫(xiě)分析類報(bào)告。
任職資格：
1、大學(xué)本科或本科以上統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)或其他相關(guān)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)熟悉;
2、熟練使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過(guò)hive-sql或spark-sql;
3、對(duì)hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;
4、對(duì)線性回歸，決策森林，xgboost，評(píng)分卡等數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)算法有一定了解;
5、做過(guò)web接口調(diào)試，熟悉json者優(yōu)先;
6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;
7、具備良好的學(xué)習(xí)、溝通與表達(dá)能力，具有較強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)合作精神，對(duì)工作富有熱情，能承受工作壓力;
8、有運(yùn)營(yíng)商或金融類相關(guān)數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)工作優(yōu)先考慮;
9、能適應(yīng)中長(zhǎng)期現(xiàn)場(chǎng)出差。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)14
職責(zé)：
1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國(guó)內(nèi)外運(yùn)營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);
2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場(chǎng)景)，利用數(shù)據(jù)分析結(jié)論提升客戶業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫(huà)像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測(cè)等;
3、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;
4、將客戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的'數(shù)學(xué)模型，針對(duì)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，負(fù)責(zé)編寫(xiě)數(shù)據(jù)挖掘算法及對(duì)其的優(yōu)化;
5、基于需求分析/運(yùn)營(yíng)支持/商業(yè)報(bào)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(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)溝通實(shí)施方案及構(gòu)建產(chǎn)品原型。
崗位要求：
1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)理論基礎(chǔ);有統(tǒng)計(jì)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、金融等相關(guān)專業(yè)背景優(yōu)先;
2、精通常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗(yàn)，掌握深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)先;
3、具有扎實(shí)的計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等編程基礎(chǔ)，精通至少一門(mén)編程語(yǔ)言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，對(duì)Hadoop、Spark、Storm等大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與運(yùn)算平臺(tái)有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
數(shù)據(jù)挖掘崗位職責(zé)15
職責(zé)：
1、根據(jù)銀行、保險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)客戶對(duì)大數(shù)據(jù)的需求，通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究客戶本質(zhì)屬性，進(jìn)行針對(duì)性數(shù)據(jù)分析；
2、深入理解內(nèi)部與外部各種數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，應(yīng)用先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)方法，進(jìn)行清洗、分析、建模，完成數(shù)據(jù)的.產(chǎn)品轉(zhuǎn)化設(shè)計(jì)，并不斷完善和優(yōu)化模型；
3、通過(guò)數(shù)據(jù)分析手段，描述業(yè)務(wù)特征，結(jié)合市場(chǎng)行業(yè)狀況，為業(yè)務(wù)戰(zhàn)略決策、業(yè)務(wù)方向提供決策支持，競(jìng)爭(zhēng)分析及建議，以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。
崗位要求：
1、本科學(xué)歷及以上
2、本科學(xué)歷需3—4年工作經(jīng)驗(yàn)，碩士及以上可放寬至2年
3、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)專業(yè)優(yōu)先，
4、熟悉2種以上分析開(kāi)發(fā)工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數(shù)據(jù)庫(kù)：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語(yǔ)句；
5、熟悉常用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有金融業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)為佳；
6、具有良好的溝通和快速學(xué)習(xí)能力，能夠快速、準(zhǔn)確地理解需求，并將業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)模型。
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