无论是身处学校还是步入社会，大家都尝试过写作吧，借助写作也可以提高我们的语言组织能力。范文怎么写才能发挥它最大的作用呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。

数据挖掘工程师岗位要求篇一

(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

任职要求：

(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;

(2)熟练使用python，mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉jupyterlab远程代码编写环境，linux常用命令。会使用r，java，scala等语言更佳。

(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

数据挖掘工程师岗位要求篇二

1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;

2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;

3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。

任职要求：

1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验;

2、熟悉关系型据库，sql技能娴熟;

3、熟悉hadoop, hive, spark分布式平台;

4、scalapythonjava至少熟练掌握一种编程语言;

5、熟悉数据可视化技术;

6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术;

7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。

数据挖掘工程师岗位要求篇三

3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;

4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

任职资格:

2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

7、善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的价值，具有良好的团队合作精神。

数据挖掘工程师岗位要求篇四

4、理解数据挖掘模型及预测分析结果，撰写相关分析报告;

任职要求：

1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历;

3、精通数据挖掘方法论，熟悉数据挖掘项目过程;

5、有很强的事业心、责任感，良好敬业精神、团队精神与人际沟通能力。

数据挖掘工程师岗位要求篇五

1.支持滴滴橙心b端业务安全工作，通过深入理解业务模式.商品流通过程和系统架构，挖掘潜在风险点。2.与业务团队紧密配合，通过大数据挖掘，找到风险商户的行为特点，快速形成有效的打击策略，持续迭代优化某个业务或场景的风控效果；3.针对风险场景，协助设计有效的无监督.有监督模型，或挖掘有区分度特征，积极探索前沿人工智能技术在风控场景的应用；4.能够不断进行场景总结，沉淀有效通用的风险特征和风险对抗方案。

任职要求

1.本科及以上学历，计算机或数学.统计学等相关专业优先；2.具备扎实的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言，等，熟悉常用的linux环境编程；3.熟悉大数据生态组件，等大数据计算框架进行数据开发；4.熟悉主流的机器学习问题和算法，包括但不限于无监督聚类.有监督树模型.深度学习等优先；5.思维开阔，有良好的发散思维.逻辑思维和结构化思维。有自驱力，能主动思考和学习。极致执行，能接受挑战和承压。

数据挖掘工程师岗位要求篇六

4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。

任职要求：

1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;

4、熟悉linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;

8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;

10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。

数据挖掘工程师岗位要求篇七

2、负责实现文本挖掘技术的产品化，并且结合招标领域开展应用与优化;

3、能指导较低职位的工程师完成工作;

4、能与高校科研机构进行协同创新。

任职资格：

2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力;

3、精通java、python语言，熟悉linux基本开发环境;

6、熟悉git，svn等通用工具;

7、对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣。

数据挖掘工程师岗位要求篇八

4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;

5.参与相关数据标准和规范的制定。

数据挖掘工程师岗位要求篇九

7、结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳统计指标建设，协助模型快速定位问题。

招聘要求及条件：

1、具备数据挖掘、nlp、机器学习、最优化等算法原理知识背景;

2、具备推荐系统、精准营销、信息检索等方面的工作经验优先;

4、具有机器学习、数据挖掘、算法优化的基础并具有浓厚兴趣;

5、熟悉统计原理及检验方法、熟悉数据分析方法;

6、熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景;

7、熟悉java、python等，能独立完成相关的数据分析及分析报告相关工作。

数据挖掘工程师岗位要求篇十

1、负责时间序列分析类算法的维护和设计实现;

3、参与搭建和实现数据平台下的算法处理程序;

4、应用各种机器学习、数据挖掘技术进行数据分析与数据挖掘;

5、根据业务需求进行数学建模，设计并开发高效算法，并对模型及算法进行验证和实现。

【职位要求】

2、熟悉linux操作，熟悉oracle数据库及sql语言;

3、掌握数据分析/挖掘方法及相关算法;

4、有r语言开发能力优先;

5、有运营商数据分析，模型构建经验优先。