在日常學(xué)習(xí)、工作或生活中，大家總少不了接觸作文或者范文吧，通過文章可以把我們那些零零散散的思想，聚集在一塊。寫范文的時(shí)候需要注意什么呢？有哪些格式需要注意呢？下面我給大家整理了一些優(yōu)秀范文，希望能夠幫助到大家，我們一起來看一看吧。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位要求篇一1、負(fù)責(zé)公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內(nèi)外運(yùn)營商)的產(chǎn)品研發(fā);

2、負(fù)責(zé)分析挖掘客戶/行業(yè)對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的需求(應(yīng)用場景)，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，用戶畫像，個(gè)性化推薦，用能預(yù)測等;

(資料圖片僅供參考)

3、進(jìn)行大數(shù)據(jù)場景下的數(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，針對不同的應(yīng)用場景，負(fù)責(zé)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(yùn)營支持/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、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(yùn)算平臺有實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位要求篇二職責(zé)：

1、根據(jù)項(xiàng)目經(jīng)理或高級數(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，并能在項(xiàng)目經(jīng)理或高級數(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等開源平臺根據(jù)用戶需求定制開發(fā)相應(yīng)的算法;

4、理解數(shù)據(jù)挖掘模型及預(yù)測分析結(jié)果，撰寫相關(guān)分析報(bào)告;

5、了解數(shù)據(jù)倉庫及商務(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)挖掘知識基礎(chǔ)，有數(shù)據(jù)倉庫/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等使用開源平臺開發(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)挖掘工程師崗位要求篇三職責(zé)：

1、負(fù)責(zé)對海量文本內(nèi)容進(jìn)行要素提取，精分類別、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作;

2、負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)文本挖掘技術(shù)的產(chǎn)品化，并且結(jié)合招標(biāo)領(lǐng)域開展應(yīng)用與優(yōu)化;

3、能指導(dǎo)較低職位的工程師完成工作;

4、能與高校科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行協(xié)同創(chuàng)新。

任職資格：

1、模式識別/人工智能/計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)，本科或以上學(xué)歷;3年以上工作經(jīng)驗(yàn);

2、正直、誠信、敬業(yè)、有激情、有良好團(tuán)隊(duì)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(guān)領(lǐng)域知識，擁有較為豐富的文本處理經(jīng)驗(yàn)：精準(zhǔn)分詞、實(shí)體抽取、屬性抽取、關(guān)系抽取、分類聚類、主題挖掘、poi挖掘等;

5、具有nlp實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，參與過相關(guān)項(xiàng)目，有知識圖譜/深度學(xué)習(xí)研發(fā)經(jīng)驗(yàn)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(gòu)建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數(shù)據(jù)挖掘工程師崗位要求篇四職責(zé)

1、負(fù)責(zé)構(gòu)建公司數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構(gòu)設(shè)計(jì)、規(guī)劃,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;

2、通過建立業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析模型來指導(dǎo)業(yè)務(wù)的發(fā)展,對數(shù)據(jù)庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值,構(gòu)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(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的設(shè)計(jì)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)支持;

4、負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)管理中心團(tuán)隊(duì)的建設(shè)、發(fā)展、激勵(lì)、培訓(xùn)等管理工作,有效領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)分析與挖掘團(tuán)隊(duì)支持和推動業(yè)務(wù)發(fā)展。

任職要求：

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

2、本科以上學(xué)歷、計(jì)算機(jī)/統(tǒng)計(jì)學(xué)/經(jīng)濟(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，有一定工作經(jīng)驗(yàn)，;

3、具備數(shù)據(jù)建模(機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗(yàn);

4、熟悉linux平臺的海量數(shù)據(jù)分布式存儲、分布式計(jì)算;

5、熟悉常用的數(shù)據(jù)分析工具，有基于hadoop的云計(jì)算平臺，hbase及類似的nosql存儲,mysql,和bi系統(tǒng)等實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);

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

7、有較強(qiáng)的對業(yè)務(wù)理解與分析能力，了解業(yè)務(wù)規(guī)劃與策劃能力以及相應(yīng)經(jīng)驗(yàn);

8、具備較強(qiáng)的問題定位、分解、解決能力及計(jì)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(qiáng)，能夠承受較大工作壓力;

10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)倉庫或商業(yè)智能架構(gòu)設(shè)計(jì)、開發(fā)實(shí)施經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)分析 機(jī)器學(xué)習(xí)