數據挖掘工程師崗位職責合集15篇

　　在當下社會(huì )，很多場(chǎng)合都離不了崗位職責，制定崗位職責有利于提高工作效率和工作質(zhì)量。崗位職責到底怎么制定才合適呢？以下是小編精心整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎閱讀與收藏。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　職責：

　　1、整合基礎業(yè)務(wù)數據，對基礎數據庫進(jìn)行更新維護，參與部門(mén)常規報表開(kāi)發(fā)與維護；

　　2、負責數據集市規劃，開(kāi)發(fā)及維護；

　　3、處理各業(yè)務(wù)模塊數據需求，為業(yè)務(wù)運營(yíng)提供數據分析方面咨詢(xún)和建議；

　　4、負責搭建并完善業(yè)務(wù)指標監控體系，為管理層和運營(yíng)層提供決策支持；

　　5、負責數據分析和應用相關(guān)的業(yè)務(wù)系統建設，編寫(xiě)對應系統開(kāi)發(fā)需求，并完成系統測試及應用推廣。

　　職位要求

　　1、兩年以上工作經(jīng)驗，本科以上學(xué)歷，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先；

　　2、具有良好統計學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力；

　　3、精通SQLPython語(yǔ)言，有銀行數據倉庫，數據集市開(kāi)發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫(xiě)數據分析報告；

　　5、具備開(kāi)闊的.互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)思維，對數據敏感，有較好的業(yè)務(wù)開(kāi)拓和溝通表達能力。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　職責：

　　1、負責數據挖掘領(lǐng)域的分析研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的數據挖掘模型的需求分析、建模、實(shí)驗模擬；

　　2、負責數據挖掘系統的.開(kāi)發(fā)，包括需求分析、系統設計、系統測試和優(yōu)化。

　　3、負責大數據集成、分析和洞察技術(shù)研究，業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型、數據模型的生成和應用，關(guān)鍵算法的研究和開(kāi)發(fā)。

　　任職要求：

　　1、具有深厚的統計學(xué)、數學(xué)和數據挖掘知識基礎；

　　2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問(wèn)題定位解決能力；

　　3、具有良好的溝通能力和團隊協(xié)作精神。

　　4、較強的數據處理和分析能力。

數據挖掘工程師崗位職責3

　　崗位職責：

　　負責團隊現有算法的優(yōu)化，代碼實(shí)現以及移植

　　負責算法計算性能優(yōu)化，并推動(dòng)其上線(xiàn)應用

　　基于大規模用戶(hù)數據，以效果為目標，建立并優(yōu)化系統的基礎算法和策略

　　應用機器學(xué)習等尖端技術(shù)，針對海量信息建模，挖掘潛在價(jià)值跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應用于產(chǎn)品中；

　　跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應用于產(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)），熟悉面向對象思想和設計模式

　　具備一年以上機器學(xué)習理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗

　　擅長(cháng)大規模分布式系統。海量數據處理。實(shí)時(shí)分析等方面的算法設計。優(yōu)化

　　熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架

　　具備分布式相關(guān)項目研發(fā)經(jīng)驗（如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等）

　　熟悉大規模數據挖掘、機器學(xué)習、分布式計算等相關(guān)技術(shù)，并具備多年的實(shí)際工作經(jīng)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(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，有一定數學(xué)功底，能針對實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行數學(xué)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(fā)現有價(jià)值的`規律

　　優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題的能力，對挑戰性問(wèn)題充滿(mǎn)激情

　　良好的團隊合作精神，較強的溝通能力

數據挖掘工程師崗位職責4

　　職責：

　　(1)分析需求，完成相關(guān)數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;

　　(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;

　　(3)對數據進(jìn)行深度挖掘和建模，做運營(yíng)和用戶(hù)等各方面分析，深度挖掘運營(yíng)優(yōu)化和用戶(hù)行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

　　(4)與業(yè)務(wù)部門(mén)和技術(shù)部門(mén)對接，完成設計，編寫(xiě)，維護和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的.算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關(guān)結果進(jìn)行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專(zhuān)以上學(xué)歷，統計、數學(xué)、計算機、軟件專(zhuān)業(yè)優(yōu)先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)言，具有一定的工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫(xiě)環(huán)境，Linux常用命令。會(huì )使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過(guò)程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務(wù);

　　(4)一定的數據挖掘/機器學(xué)習理論和技術(shù)基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類(lèi)模型、線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、分類(lèi)模型、決策樹(shù)模型等。

數據挖掘工程師崗位職責5

　　職責：

　　1、利用數據挖掘、機器學(xué)習相關(guān)算法，解決業(yè)務(wù)需求，提高產(chǎn)品的.用戶(hù)體驗；

　　2、對海量的業(yè)務(wù)數據、用戶(hù)數據進(jìn)行挖掘分析，發(fā)現數據和業(yè)務(wù)背后的規律；

　　3、針對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動(dòng)轉化、

　　崗位要求：

　　1、熟悉大規模數據挖掘、機器學(xué)習、分布式計算等相關(guān)技術(shù)，能熟練使用聚類(lèi)、回歸、分類(lèi)等算法并調優(yōu)；

　　2、熟悉Linux環(huán)境開(kāi)發(fā)，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語(yǔ)言中一種或一種以上；

　　3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關(guān)開(kāi)發(fā)；

　　4、有深度學(xué)習實(shí)踐經(jīng)驗者優(yōu)先，有sparkmlib經(jīng)驗者優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　職責：

　　1、對海量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析，并利用算法挖掘用戶(hù)行為特征，發(fā)現潛在規律，建立機器學(xué)習算法并優(yōu)化;

　　2、利用數據挖掘技術(shù)分析、預測用戶(hù)的消費行為;

　　3、建立各種業(yè)務(wù)邏輯模型和數學(xué)模型，幫助公司改善運營(yíng)管理，節省成本。

　　任職要求：

　　1、大學(xué)本科及以上學(xué)歷;

　　2、統計學(xué)、會(huì )計學(xué)、數學(xué)、物理等相關(guān)專(zhuān)業(yè);

　　3、本科5年以上同崗位工作經(jīng)驗，研究生3年以上同崗位工作經(jīng)驗;

　　4、對統計學(xué)和數據挖掘算法原理有較為深刻的`理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;

　　5、熟悉決策樹(shù)、聚類(lèi)、邏輯回歸，關(guān)聯(lián)分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經(jīng)驗;

　　6、有用戶(hù)行為分析、用戶(hù)建模、業(yè)務(wù)建模、數學(xué)建模經(jīng)驗優(yōu)先;

　　7、良好的邏輯分析能力、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，對數據敏感，良好的溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　職責:

　　1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;

　　2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;

　　3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;

　　4、負責或參與數據挖掘成果論文、專(zhuān)利、標準的撰寫(xiě);

　　5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;

　　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、完成安排的各項工作，與其他部門(mén)合作。

　　崗位要求：

　　1、數學(xué)、統計、金融、科技管理、計算機等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，博士學(xué)歷優(yōu)先;

　　2、具有2年及以上海量數據挖掘經(jīng)驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經(jīng)驗者優(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各項操作指令;

　　4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經(jīng)驗者尚佳;

　　5、掌握機器學(xué)習的基本算法框架，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)驗者優(yōu)先;

　　6、掌握關(guān)系型數據庫的基本操作，有圖形數據庫、其他非關(guān)系型數據庫經(jīng)驗者尚佳;

　　7、在醫療信息化從事產(chǎn)品開(kāi)發(fā)工作者優(yōu)先，有頂會(huì )paper或人工智能領(lǐng)域國際比賽中獲獎?wù)邇?yōu)先;

　　8、有比較強的組織協(xié)調能力，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，具有團隊精神;較強的溝通能力，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。

數據挖掘工程師崗位職責8

　　職責：

　　1、負責大數據平臺數據倉庫建設、數據分析挖掘工作;

　　2、負責大數據的處理、整合及數據建模，協(xié)同業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員，將模型算法成果應用到實(shí)際業(yè)務(wù)系統中，并通過(guò)可視化工具進(jìn)行分析成果展示;

　　3、基于用戶(hù)數據，研究用戶(hù)行為，構建用戶(hù)畫(huà)像。

　　任職要求：

　　1、應用數學(xué)、計算機、信息處理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷;

　　2、3年以上大數據開(kāi)發(fā)經(jīng)驗;

　　3、熟悉hadoop的`大數據生態(tài)，精通SQL語(yǔ)法【有較好的SQL性能調優(yōu)能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL腳本編寫(xiě);

　　4、具有從數據查詢(xún)，聚合，分析到可視化的整套實(shí)踐經(jīng)驗;

　　5、熟練使用java或者python、基礎扎實(shí)、能編寫(xiě)Hive環(huán)境下或者Spark sql環(huán)境下的UDF;

　　6、具備良好的表達和溝通能力、學(xué)習能力，具備極強的團隊合作精神，能夠承受一定的工作壓力。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　職責

　　1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業(yè)務(wù)分析體系,整體架構設計、規劃,充分發(fā)揮數據的價(jià)值,提高數據質(zhì)量,促進(jìn)公司業(yè)務(wù)更好的發(fā)展;

　　2、通過(guò)建立業(yè)務(wù)的數據分析模型來(lái)指導業(yè)務(wù)的發(fā)展,對數據庫信息進(jìn)行深度挖掘和有效利用,充分實(shí)現數據的商業(yè)價(jià)值,構建公司核心競爭力;

　　3、跟蹤并分析用戶(hù)行為,為公司廣告業(yè)務(wù)的發(fā)展及產(chǎn)品的.設計進(jìn)行海量數據支持;

　　4、負責數據管理中心團隊的建設、發(fā)展、激勵、培訓等管理工作,有效領(lǐng)導數據分析與挖掘團隊支持和推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　任職要求：

　　1、熱愛(ài)數據,對數據及邏輯關(guān)系敏感,并對數據體系有深入的認識;

　　2、本科以上學(xué)歷、計算機/統計學(xué)/經(jīng)濟學(xué)等相關(guān)專(zhuān)業(yè)，有一定工作經(jīng)驗，;

　　3、具備數據建模(機器學(xué)習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經(jīng)驗;

　　4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;

　　5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類(lèi)似的NoSQL存儲,MySQL,和BI系統等實(shí)踐經(jīng)驗;

　　6、熟悉互聯(lián)網(wǎng)并且對于互聯(lián)網(wǎng)常見(jiàn)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、有較強的對業(yè)務(wù)理解與分析能力，了解業(yè)務(wù)規劃與策劃能力以及相應經(jīng)驗;

　　8、具備較強的問(wèn)題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

　　9、善于創(chuàng )新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務(wù)或互聯(lián)網(wǎng)數據倉庫或商業(yè)智能架構設計、開(kāi)發(fā)實(shí)施經(jīng)驗者優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責10

　　職責：

　　1、負責公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內外運營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);

　　2、負責分析挖掘客戶(hù)/行業(yè)對大數據產(chǎn)品的需求(應用場(chǎng)景)，利用數據分析結論提升客戶(hù)業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶(hù)挖掘，用戶(hù)畫(huà)像，個(gè)性化推薦，用能預測等;

　　3、進(jìn)行大數據場(chǎng)景下的數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優(yōu)化等;

　　4、將客戶(hù)需求準確轉化為可執行的數學(xué)模型，針對不同的'應用場(chǎng)景，負責編寫(xiě)數據挖掘算法及對其的優(yōu)化;

　　5、基于需求分析/運營(yíng)支持/商業(yè)報告等成果，抽取典型用戶(hù)/客戶(hù)/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開(kāi)發(fā)團隊溝通實(shí)施方案及構建產(chǎn)品原型。

　　崗位要求：

　　1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機器學(xué)習、數據挖掘、統計學(xué)理論基礎;有統計、應用數學(xué)、金融等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景優(yōu)先;

　　2、精通常見(jiàn)機器學(xué)習算法(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，掌握深度學(xué)習算法優(yōu)先;

　　3、具有扎實(shí)的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，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Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平臺有實(shí)踐經(jīng)驗優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責11

　　職責：

　　1.從事精準醫療領(lǐng)域的.大數據管理分析、BI數據挖掘;

　　2.熟練使用腳本工具訪(fǎng)問(wèn)數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;

　　3.熟練使用統計或者機器學(xué)習算法，對結構化數據進(jìn)行統計分析，包括分類(lèi)和聚類(lèi)，并進(jìn)行預測建模等;

　　4.與相關(guān)項目開(kāi)發(fā)組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。

　　任職要求：

　　1、應用數學(xué)，計算機，生物等相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士以上學(xué)歷;

　　2、有生命科學(xué)、基因、醫藥等生物科技行業(yè)2年以上工作經(jīng)驗;

　　3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學(xué)習算法，了解各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和局限性;

　　4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類(lèi)似平臺從業(yè)經(jīng)驗;

　　5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經(jīng)驗;

　　6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。

數據挖掘工程師崗位職責12

　　職責：

　　1、根據項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的.數據搜集和數據處理；

　　2、能夠快速根據項目需要學(xué)習并理解行業(yè)知識，并能在項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；

　　3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺根據用戶(hù)需求定制開(kāi)發(fā)相應的算法；

　　4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫(xiě)相關(guān)分析報告；

　　5、了解數據倉庫及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類(lèi)數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任職要求

　　1、信息化管理、數學(xué)或統計學(xué)專(zhuān)業(yè)背景本科以上學(xué)歷；

　　2、具有一定的統計學(xué)、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業(yè)智能項目經(jīng)驗尤佳；

　　3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過(guò)程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS統計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺開(kāi)發(fā)算法的經(jīng)驗；

　　5、有很強的事業(yè)心、責任感，良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責13

　　職責：

　　1、負責對海量文本內容進(jìn)行要素提取，精分類(lèi)別、關(guān)聯(lián)挖掘等技術(shù)的研發(fā)工作；

　　2、負責實(shí)現文本挖掘技術(shù)的.產(chǎn)品化，并且結合招標領(lǐng)域開(kāi)展應用與優(yōu)化；

　　3、能指導較低職位的工程師完成工作；

　　4、能與高�？蒲袡C構進(jìn)行協(xié)同創(chuàng )新。

　　任職資格：

　　1、模式識別/人工智能/計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)，本科或以上學(xué)歷；3年以上工作經(jīng)驗；

　　2、正直、誠信、敬業(yè)、有激情、有良好團隊交流能力；

　　3、精通Java、Python語(yǔ)言，熟悉linux基本開(kāi)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：精準分詞、實(shí)體抽取、屬性抽取、關(guān)系抽取、分類(lèi)聚類(lèi)、主題挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP實(shí)戰經(jīng)驗，參與過(guò)相關(guān)項目，有知識圖譜/深度學(xué)習研發(fā)經(jīng)驗者優(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(yǔ)言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　職責：

　　深入研究業(yè)內領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng )新價(jià)值的預研項目可行性分析報告以及相關(guān)實(shí)驗數據;

　　負責產(chǎn)品、銷(xiāo)售、供應鏈、電商等公司數據的海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶(hù)標簽、特征模型、產(chǎn)品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學(xué)習算法的并行化實(shí)現及應用，并提出改進(jìn)方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實(shí)施中的`數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關(guān)數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開(kāi)發(fā)和結果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數據挖掘結果驅動(dòng)業(yè)務(wù)執行;

　　配合技術(shù)進(jìn)行數據挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶(hù)生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統計學(xué)、計算機、信息技術(shù)、數學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè);

　　兩年以上數據建模經(jīng)驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監督式和非監督式學(xué)習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　工作職責：

　　1、運用數據挖掘和機器學(xué)習方法和技術(shù)，深入挖掘和分析海量商業(yè)數據

　　2、包括但不限于風(fēng)控模型、用戶(hù)畫(huà)像、商家畫(huà)像建模、文本分析和商業(yè)預測等

　　3、運用數據挖掘/統計學(xué)習的理論和方法，深入挖掘和分析用戶(hù)行為，建設用戶(hù)畫(huà)像

　　4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學(xué)習的.理論和方法解決實(shí)際問(wèn)題

　　任職要求

　　—計算機、數學(xué)，統計學(xué)或人工智能等相關(guān)專(zhuān)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），熟練掌握常用數據結構和算法，具備比較強的實(shí)戰開(kāi)發(fā)能力，能帶領(lǐng)團隊共同進(jìn)步。

　　—具有統計或數據挖掘背景，并對機器學(xué)習算法和理論有較深入的研究

　　—熟悉數據挖掘相關(guān)算法（決策樹(shù)、SVM、聚類(lèi)、邏輯回歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學(xué)習能力、時(shí)間和流程意識、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態(tài)分布式計算框架

　　—優(yōu)秀的溝通能力，有創(chuàng )新精神，樂(lè )于接受挑戰，能承受工作壓力

　　—有互聯(lián)網(wǎng)，央企，政務(wù)，金融等領(lǐng)域大規模數據挖掘經(jīng)驗者優(yōu)先

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