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数据挖掘工程师工作的主要职责

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇1

职位描述:

职责描述:

1、日本大ip项目,运用unity3d开发游戏;

2、分析项目需求,制定;

3、能独立完成程序逻辑的设计和开发;

4、负责unity3d引擎的调优及扩展开发;

5、与团队人员能良好沟通,协同解决各类开发中的问题。

任职要求:

1、熟悉2d及3d游戏开发流程,具有完整商业游戏项目开发和发布经验;

2、具有2年以上unity3d游戏开发经验,熟悉引擎架构设计及插件应用与开发;

3、精通c#,熟悉shader编程,掌握网络通讯、渲染、物理特性原理及相关数学知识;

4、具有良好的'编程风格和版本管理能力,能够独立解决开发中遇到的技术难题;

5、热爱游戏制作,具有团队协作精神和快速执行力,能够积极面对项目压力;

6、熟悉二次元日系手游者优先。

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇2

1、负责产品工艺设计工作,以及前期工艺方案设计和工艺规范的制定;( 作文吧 ZuoWenbA.neT )

2、主导新产品的试制、生产现场布置,工艺确定、工装夹具设计改进;

3、主导过程控制相关的技术文件、工艺文件和管理文件的编制、更改、控制;

4、 负责新产品在NPI/IPD流程中各阶段的结构工艺评审及可制造性评估;

5、 负责生产问题及小批验证中问题的分析、提报并跟踪问题直至关闭;

6 、负责新材料、新技术、新工艺、新装备的工艺研究、应用和推广;

7 、负责监控生产过程工艺制程能力及外部供应商体系的工艺技术认证;

8 、负责生产标准工时的测量、制定、应用及改进;

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇3

职责:

(1)收集客户分析需求,转化需求为可执行的分析方案;

(2)基于分析方案,进行数据收集、挖掘建模、模型优化;

(3)撰写分析报告;

(4)跟进模型效果评估与优化;

(5)其他数据分析挖掘技术性工作。

岗位要求:

(1)本科及以上学历,专业背景是应用数学或者统计学等相关专业有关;

(2)2年以上相关数据挖掘分析工作经验;对数据挖掘的基本算法有一定了解和应用经验;

(3)能快速理解客户需求,将实际需求转化为建模分析需求;

(4)熟练使用SAS、JMP、SPSS、R等其中任一挖掘分析软件。

(5)熟悉运营商业务数据;

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇4

职责:

1.搭建业务数据模型:深入理解业务流程,搭建大数据分析平台,对业务进行分析、挖掘、建模,参与模型的维护、部署、评估工作,并形成相应的模型标准化报告;建立相关用户行为模型 ,用户分层模型;

2.分析用户数据:通过深度挖掘用户的个人数据,行为数据,研究公司相关业务数据,整理和发掘数据价值,实现精准投放,生成数据产品并推动落地;

3.分析客户的基本属性及行为数据,进行精细化客户分群、客户画像,撰写深入的客户分析报告,建立与产品、客群、业务环节相适应的细分模型;

4.熟悉电信业务优先。

任职要求:

1. 本科及以上学历,统计学、数学、计算机及相关专业,3年及以上工作经历,有大数据平台、电信行业背景优先;

2. 至少掌握一种数据分析语言(Java/R/Python/Matlab)进行数据分析工作,

3. 熟悉各种数据分析算法,具有相应的数理统计、熟悉建模和数据分析相关知识,熟悉SVM数学推导,能独立实现SVM算法。

4. 能够适应高强度、快节奏的工作氛围,快速熟悉行业特性及业务知识。

5. 熟练使用包括但不限于下列技术 Hadoop、Storm、Spark、Hive、Oracle、MySQL、或者Teradata等

6. 良好的逻辑思维能力,能够从海量数据中发现有价值的规律。

7. 具有良好的沟通能力和团队合作精神。

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇5

1、各型号产品所需要之产品液压传动设计、绘图、设备参数确认;

2、液压水路布局支配、工艺图绘制、装配工艺确定;

3、液压水路零配件、附件、耗材等的选型确认以及供给商终于确认;

4、液压水路测试办法、测试标准的制定、测试所需夹治具的设计、测试设备的选型;

4、液压传动部分的持续改进、质量提高,提升产品质量稳定性;

5、产品不良问题的分析及出具解决计划、生产异样分析与改善;

6、新开发产品液压水路方面的试装、确认,液路原理图绘制、bom的.收拾、编写;

7、所属管理方面技术文件的汇编收拾。专职处理液压动力和液压系统问题。

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇6

职责:

1.参与大数据分析,个性化推荐等系统的设计和开发;

2.负责数据挖掘及推荐系统相关模型、算法的设计与开发;

3.搭建高扩展高性能的数据分析模型库,作为数据分析团队的基础工具;

4.提供大数据,推荐,搜索等相关技术研究成果、产品技术平台设计;

希望具备的条件:

1.熟练Unix/Linux操作系统,熟悉掌握常用Shell/Python/Perl等脚本工具;

2.对统计学和数据挖掘算法有较为深刻的理解,熟悉决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯等数据挖掘算法

3.具备良好的业务挖掘和分析能力,能针对实际业务中的数据进行统计建模分析

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇7

一、作息时间

上午上班时间:8:3012:00下午上班时间:13:0017:30

公司实行五天工作制,享受加班补贴,节假日休假按国家有关规定执行;

二、培训与发展计划

1、晋升通道:双轨制晋升通道(技术通道与管理通道),为员工提供可视的发展路径;

2、多元化的培训支持:

(1)公司非常重视员工培训发展与经费投入,人均培训时间同行业领先;

(2)员工外训、聘请外部专家提供各级人员所需的`知识和技能培训;

(3)公司不定期举办各类技术交流与分享活动,采取课堂研讨、拓展训练、项目锻炼等灵活多样的培养方式、快速促进员工成长;

(4)公司建立'一对一'导师帮扶机制,解决新员工在工作、生活中遇到的各类问题,帮助员工迅速适应新环境。

(5)成长机制及人才激励:轮岗、转岗、竞聘及人才举荐。

三、社会保险和福利

五险一金:购买五险一金与补充医疗商业险;

节假日福利:元旦、春节、妇女节、五一、六一、端午节、中秋节、国庆节、春节等,除按国家规定正常放假之外,发放节日福利;

各类补贴:夏季高温补贴、冬季取暖补贴、通讯补贴、交通补贴、餐补、保密津贴、职称津贴、出差补贴;

礼金及慰问金:生育礼金、住院探望慰问金、亲属过世慰问金;

生日福利:所有入职后员工均享受生日福利;

健康体检:入职健康体检、年度健康体检;

员工活动:公司成立羽毛球队、篮球队、游泳队等活动并提供活动经费;公司或部门不定期组织策划其他集体活动;

带薪休假:工作满一年享受五天带薪年假,有较长的春节假期;

其他福利:免费提供自助形式一日三餐,员工宿舍。

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇8

1、负责节能项目资料和数据的获取和现场勘查,进行节能诊断评估、节能方案设计,对方案及项目实施提供合理化建议;

2、对项目的效益做出初步判断,解决项目中的技术难题;

3、负责协助业务部门工作,提供节能技术支持;

4、负责协调解决项目实施中的各种问题;

5、负责制定并完成项目各阶段程序文件,特别是招投标相关的资料及文件;

6、负责对行业内的相关政策研究,行业动态分析,新技术、新产品、新方法的收集和项目集成。

任职要求:

1、本科及以上学历,电气或照明设计相关专业毕业,具有照明设计师资质;

2、3年以上相关工作经历,熟悉现存的节能方式及节能设备,了解国家相关节能政策;

3、熟练操作cad、3dmax、photoshop等效果表现软件及dialux等照明计算软件,具备绘制照明设计图、施工图及照明效果图的能力,具备各项照明数据分析及节能量计算的能力;

4、了解路灯合同能源管理以及ppp模式;

5、具备良好的组织、计划、执行、沟通、协调、分析和学习能力,具有责任心、事业心和团队合作精神。

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇9

职责:

1.负责数据挖掘领域的分析研究,包括数据挖掘算法的分析研究,特定工程的数据挖掘模型的需求分析.建模.实验模拟;

2.负责数据挖掘系统的开发,包括需求分析.系统设计.系统测试和优化;

3.负责大数据集成,分析和洞察技术研究.业务建模。包括业务模型.数据模型的生成和应用,关键算法的研究和开发;

要求:

1.具有深厚的统计学.数学.人工智能和数据挖掘知识基础;

2.有较强的数据分析能力,逻辑思考,问题定位解决能力;

3.掌握基于hadoop.hbase或Spark等大数据平台工具的开发与设计,熟悉Hive,map/reduce开发,掌握至少一种统计分析和数据挖掘软件;

4.具有良好的沟通能力和团队协作精神,有较强的数据处理和分析能力;

数据挖掘工程师工作的主要职责 篇10

职责

1 负责房地产大数据系统的开发;

2 负责房地产相关业务算法的设计开发;

3 进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

4 参与项目的技术攻坚和优化,相关系统的架构设计和评审,以及对问题的跟踪和解决;

5 参与系统文档的撰写、维护.

工作要求

1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历, 具有数据挖掘领域2年以上开发经验;

2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种,Python优先;

3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统,熟悉Hadoop相关组件包括,Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper,熟练运用Storm/Spark/Mahout,有开发经验者优先;

5、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法,熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

6、具有以下经验者优先: