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數據挖掘算法工程師崗位職責

工程師職責 閱讀(2.77W)
數據挖掘算法工程師是做什麼的?本文提供數據挖掘算法工程師的崗位職責例子,包括詳細的工作內容及任職要求。

1、通過海量數據挖掘、機器學習等方法,構建用戶畫像、個性化推薦、銷量預測、風險控制等系統

數據挖掘算法工程師崗位職責

2、參與數據挖掘項目的設計、實現、算法調研、優化

3、用戶分析、理解及建模,持續提升用戶產品體驗

4、調研並促進數據挖掘在公司多個業務領域的應用


任職資格:

1、熟悉Java、Scala或Python編程語言,有Java多線程、AkkaActor編程經歷者優先。

2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及數據可視化等方面者優先

3、擁有基於MapReduce的分佈式編程思想,熟悉常用的機器學習算法,如:決策樹、SVM、聚類、迴歸、貝葉斯、神經網絡。且有上述算法的分佈式實現與優化經驗者優先

4、熟悉大規模分佈式系統理論,研讀過mllib/mahout/H20/TensoFlow等源碼,在項目中將分佈式算法應用到業務當中者優先。

5、較強的英文文獻閱讀理解能力,相關文檔編制能力

崗位職責:

負責團隊現有算法的優化,代碼實現以及移植
負責算法計算性能優化,並推動其上線應用
基於大規模用戶數據,以效果爲目標,建立並優化系統的基礎算法和策略
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 跟蹤新技術發展,並將其應用於產品中;
跟蹤新技術發展,並將其應用於產品中
協助其它技術人員解決業務及技術問題



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驗
擅長大規模分佈式系統. 海量數據處理. 實時分析等方面的算法設計. 優化
熟悉 Hadoop、spark 等大數據處理框架
具備分佈式相關項目研發經驗(如分佈式存儲/分佈式計算/高性能並行計算/分佈式cache等)
熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分佈式計算等相關技術,並具備多年的實際工作經驗
對數據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,有一定數學功底,能針 對實際問題進行數學建模
良好的邏輯思維能力,和數據敏感度,能能夠從海量數據中發現有價值的規律
優秀的分析和解決問題的能力,對挑戰性問題充滿激情
良好的團隊合作精神,較強的溝通能力

工作職責:
1. 運用數據挖掘和機器學習方法和技術,深入挖掘和分析海量商業數據
2. 包括但不限於風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等
3. 運用數據挖掘/統計學習的理論和方法,深入挖掘和分析用戶行爲,建設用戶畫像
4. 從系統應用的角度,利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

任職要求
-計算機、數學,統計學或人工智能等相關專業碩士以上學歷,5-10年以上或相關工作經歷
-精通1-2種編程語言(Python或Java),熟練掌握常用數據結構和算法,具備比較強的實戰開發能力,能帶領團隊共同進步。
-具有統計或數據挖掘背景,並對機器學習算法和理論有較深入的研究
-熟悉數據挖掘相關算法(決策樹、SVM、聚類、邏輯迴歸、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生態分佈式計算框架
-優秀的溝通能力,有創新精神,樂於接受挑戰,能承受工作壓力
-有互聯網,央企,政務,金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先