數據挖掘崗位職責

　　在現在的社會(huì )生活中，接觸到崗位職責的地方越來(lái)越多，制定崗位職責可以最大限度地實(shí)現勞動(dòng)用工的科學(xué)配置。想學(xué)習制定崗位職責卻不知道該請教誰(shuí)？下面是小編精心整理的數據挖掘崗位職責，歡迎大家借鑒與參考，希望對大家有所幫助。

數據挖掘崗位職責1

　　職責職責:

　　1、負責針對金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)設計并開(kāi)發(fā)各類(lèi)大數據風(fēng)控模型(反欺詐、信用評估)。

　　2、探索并分析各類(lèi)數據源，結合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景，挖掘用戶(hù)行為特點(diǎn)，設計大數據風(fēng)控方案。

　　4、結合客戶(hù)需求及模型實(shí)際應用效果，不斷優(yōu)化模型算法，提升大數據風(fēng)控能力。

　　5、協(xié)同市場(chǎng)、產(chǎn)品、技術(shù)等各部門(mén)，推動(dòng)各類(lèi)模型產(chǎn)品的設計、開(kāi)發(fā)、部署、銷(xiāo)售。

　　任職要求:

　　1、本科及以上學(xué)歷，統計學(xué)、數學(xué)、計算機、電子工程等相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

　　2、二年以上金融/互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域標桿企業(yè)的.風(fēng)控模型開(kāi)發(fā)經(jīng)驗。

　　3、熟悉各類(lèi)機器學(xué)習算法(邏輯回歸、決策樹(shù)、svm、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等)，并至少對一種算法有深入理解。

　　4、能熟練運用python進(jìn)行數據分析和模型建模。

　　5、熟練掌握sql/hive，熟悉linux環(huán)境，擁有海量數據處理經(jīng)驗者優(yōu)先。

　　6、優(yōu)秀的團隊合作精神和溝通表達能力，學(xué)習能力強，勤于思考，樂(lè )于面對挑戰。

數據挖掘崗位職責2

　　崗位職責:

　　1、深入了解公司業(yè)務(wù)，負責微信公眾號，公司商業(yè)網(wǎng)站等新媒體業(yè)務(wù)的日常運營(yíng)及推廣，包括推廣活動(dòng)策劃、方案實(shí)施落地等；

　　2、負責對多個(gè)數據源進(jìn)行深度組合分析，挖掘，根據分析結果指導運營(yíng)策略制定和實(shí)施

　　3、定期與各類(lèi)平臺粉絲互動(dòng)，提高粉絲關(guān)注度，根據關(guān)注粉絲的使用和咨詢(xún)習慣，精細制定粉絲畫(huà)像；

　　4、負責客戶(hù)服務(wù)部門(mén)新業(yè)務(wù)渠道的拓展規劃和成熟業(yè)務(wù)的優(yōu)化管理；

　　崗位要求:

　　1、本科以上學(xué)歷(含本科)，具備2年以上新媒體運營(yíng)管理分析崗位經(jīng)驗；

　　2、對數據敏感，具有較強的數據洞察力，數據分析能力和邏輯思維能力；

　　3、熟悉1-2個(gè)常用的.數據庫或數據分析工具，熟練操作使用各類(lèi)新媒體運營(yíng)工具

　　4、較強的客戶(hù)服務(wù)意識、團隊合作意識及工作責任心，優(yōu)秀的溝通協(xié)調、分析應變及承壓能力

數據挖掘崗位職責3

　　職責：

　　1、參與市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)分析、策劃、規劃和數據分析工作；

　　2、根據分析、診斷結果，建立分析模型并優(yōu)化，為運營(yíng)決策、產(chǎn)品方向、銷(xiāo)售策略等提供數據支持；

　　3、利用專(zhuān)業(yè)數據分析、挖掘工具進(jìn)行數據建模；

　　4、有相關(guān)工作經(jīng)驗1年以上。

　　任職要求：

　　1、碩士以上學(xué)歷，有較強的數學(xué)功底和扎實(shí)的統計學(xué)、數據挖掘功底；

　　2、掌握SQL語(yǔ)句，熟悉Oracle，具備數據處理能力；

　　3、精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類(lèi)分析、方差分析、相關(guān)分析、回歸分析、關(guān)聯(lián)規則、決策樹(shù)、隨機模型等常用數據分析方法以及經(jīng)典的.數據挖掘算法，具備一定的基礎可自編挖掘算法；

　　4、有較強的市場(chǎng)敏感度，分析能力強；

　　5、具備良好的職業(yè)素質(zhì)與敬業(yè)精神，注重團隊合作，擅長(cháng)溝通表達；

　　6、 1年或者以上零售或服裝行業(yè)客戶(hù)關(guān)系管理從業(yè)經(jīng)驗（奢侈品行業(yè)優(yōu)先）；有數據挖掘項目實(shí)施經(jīng)驗者優(yōu)先，有營(yíng)銷(xiāo)知識，理念和實(shí)踐者優(yōu)先。

數據挖掘崗位職責4

　　職責：

　　1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。

　　2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶(hù)產(chǎn)品和數據產(chǎn)品的決策。

　　3.與業(yè)務(wù)部門(mén)密切配合，尋求數據層面的`業(yè)務(wù)價(jià)值，利用數據分析結論推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化。

　　4.帶領(lǐng)團隊對于產(chǎn)品數據進(jìn)行分析，指導工程師完成數據挖掘相關(guān)的算法、應用的設計與開(kāi)發(fā)。

　　5.技術(shù)團隊的管理，制定開(kāi)發(fā)規范，撰寫(xiě)相關(guān)技術(shù)文檔指導和培訓工程師。

　　任職要求：

　　1.計算機、數學(xué)、統計等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科以及以上學(xué)歷;兩年及以上工作經(jīng)驗。

　　2.具備良好的數據結構和算法基礎。

　　3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、分類(lèi)分析、回歸分析里的經(jīng)典算法。

　　4.熟悉深度學(xué)習里的經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，包括并不限于MLP/CNN/RNN。

　　5.熟悉Python, Java等常用編程語(yǔ)言。

　　6.熟悉分布式數據處理系統的開(kāi)發(fā)，Hadoop/Spark/Hive等。

　　7.全面了解機器學(xué)習應用于實(shí)際問(wèn)題的完整流程，有相關(guān)實(shí)際項目經(jīng)驗。

數據挖掘崗位職責5

　　崗位職責:

　　1、參與業(yè)務(wù)需求分析，負責數據挖掘事業(yè)線(xiàn)產(chǎn)品和平臺的架構設計、開(kāi)發(fā)，撰寫(xiě)相關(guān)文檔。

　　2、持續幫助團隊優(yōu)化并提升整體架構的性能和運營(yíng)能力。

　　3、為業(yè)務(wù)的發(fā)展搭建高性能、低成本、可擴展的研發(fā)平臺。

　　4、參與公司新技術(shù)研究。

　　任職要求:

　　1、有成功的金融類(lèi)、電商類(lèi)、投資類(lèi)等架構設計和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗；

　　2、精通hadoop系列數據采集，etl工具，數據倉庫建模，統計報表；

　　3、熟悉shell，c，c++，java等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，熟悉oracle、mysql數據庫開(kāi)發(fā)等；

　　4、3年以上數據挖掘開(kāi)發(fā)經(jīng)驗；

　　5、具有良好的`分析和解決問(wèn)題的意愿和能力，能夠獨立承擔任務(wù)和有系統進(jìn)度把控能力；

　　6、具有較好的溝通能力和團隊合作精神，主動(dòng)、敬業(yè)。

數據挖掘崗位職責6

　　崗位職責：

　　1、對數據進(jìn)行分析關(guān)聯(lián)；

　　2、以數據為依托預制精準方案，對數據進(jìn)行分析和評估；

　　3、深入發(fā)掘業(yè)務(wù)需求，開(kāi)發(fā)各類(lèi)數據模型；

　　4、研究、創(chuàng )新、開(kāi)發(fā)和實(shí)踐新技術(shù)應用；

　　崗位要求

　　1、掌握數據統計、挖掘和機器學(xué)習基本原理；

　　2、良好的數據和業(yè)務(wù)理解能力，具備一定寫(xiě)作能力；

　　3、熟悉oracle數據庫和sql操作，能夠編寫(xiě)存儲過(guò)程和package更佳；

　　4、熟悉至少一種分析挖掘工具，python或者r語(yǔ)言尤佳；

　　5、熟練使用excel，包括公式、透視圖、作圖等；

　　6、關(guān)注數據分析能力以及tableau可視化能力。

數據挖掘崗位職責7

　　崗位職責：

　　1、維護與改進(jìn)獵數云推薦引擎相關(guān)的算法和應用；

　　2、為獵數云智能rtb廣告的'優(yōu)化提供算法和數據分析支持；

　　3、為客戶(hù)定制大數據應用解決方案提供算法和數據分析支持；

　　4、跟蹤推薦引擎、精準營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域相關(guān)的算法進(jìn)展和發(fā)展趨勢。

　　職位要求:

　　1、211學(xué)校畢業(yè)，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)碩士以上學(xué)歷；

　　2、熟悉linux平臺，熟練掌握一門(mén)以上面向對象編程語(yǔ)言；

　　3、熟悉數據結構，統計學(xué)，數據挖掘，機器學(xué)習的基本理論和常用算法；

　　4、熟悉sql，有關(guān)系數據庫開(kāi)發(fā)經(jīng)驗；

　　5、有機器學(xué)習或數據挖掘相關(guān)實(shí)踐經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　6、有hadoop分布式計算平臺開(kāi)發(fā)經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　7、喜歡學(xué)習，善于鉆研，習慣查閱英文材料；

　　8、具備良好的組織和溝通能力，責任心強。

數據挖掘崗位職責8

　　崗位職責：

　　1、負責大數據基礎平臺及大數據分析的項目管理工作；

　　2、基于海量數據，支持業(yè)務(wù)對數據的分析和使用；

　　3、負責構建數據分析體系，大量運營(yíng)數據的分類(lèi)匯總、分析研究和數據建模；

　　4、研究大數據探索前沿技術(shù)；負責公司現有軟件的整合與開(kāi)發(fā)、升級工作。

　　崗位要求:

　　1、具有扎實(shí)的java基礎，熟悉shell，p ython、r、scala等一種以上語(yǔ)言；

　　2、熟悉大數據處理相關(guān)技術(shù)，包括但不限于hadoop、hive、hbase、impala、spark、kafaka、flume、sqoop、storm、redis、kylin等，并且有實(shí)踐經(jīng)驗，能解決應用中的'復雜問(wèn)題；

　　3、熟悉bi和大數據領(lǐng)域的解決方案，具備該領(lǐng)域全面的技術(shù)積累，包括報表平臺，olap引擎，etl，數據倉庫建模和設計，了解海量分布式數據處理分析架構；

　　4、喜歡數據分析，對數字有敏感性，工作條理性強，邏輯清晰；

　　5、良好的溝通協(xié)調能力，高度的工作責任心，能承受較大的工作壓力；

　　6、具有海量數據處理、數據挖掘、數據分析相關(guān)項目的工作經(jīng)驗者優(yōu)先；

　　7、有機器學(xué)習(mlib)、深度學(xué)習(tensorflow/caffe)相關(guān)工作經(jīng)驗者優(yōu)先。

數據挖掘崗位職責9

　　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。

數據挖掘崗位職責10

　　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

數據挖掘崗位職責11

　　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。

數據挖掘崗位職責12

　　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

數據挖掘崗位職責13

　　職責：

　　1、對通信和金融業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析和挖掘，滿(mǎn)足研發(fā)和運營(yíng)等部門(mén)的`業(yè)務(wù)需求和決策需求;

　　2、能根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優(yōu);

　　3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營(yíng);

　　4、撰寫(xiě)分析類(lèi)報告。

　　任職資格：

　　1、大學(xué)本科或本科以上統計學(xué)、數學(xué)或其他相關(guān)專(zhuān)業(yè)，對數據結構熟悉;

　　2、熟練使用python進(jìn)行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過(guò)hive-sql或spark-sql;

　　3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;

　　4、對線(xiàn)性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關(guān)算法有一定了解;

　　5、做過(guò)web接口調試，熟悉json者優(yōu)先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的學(xué)習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;

　　8、有運營(yíng)商或金融類(lèi)相關(guān)數據經(jīng)驗工作優(yōu)先考慮;

　　9、能適應中長(cháng)期現場(chǎng)出差。

數據挖掘崗位職責14

　　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。

數據挖掘崗位職責15

　　職責：

　　1、根據銀行、保險、互聯(lián)網(wǎng)金融等行業(yè)客戶(hù)對大數據的需求，通過(guò)大數據挖掘技術(shù)研究客戶(hù)本質(zhì)屬性，進(jìn)行針對性數據分析；

　　2、深入理解內部與外部各種數據的數據結構，應用先進(jìn)的統計建模、數據挖掘、機器學(xué)習方法，進(jìn)行清洗、分析、建模，完成數據的.產(chǎn)品轉化設計，并不斷完善和優(yōu)化模型；

　　3、通過(guò)數據分析手段，描述業(yè)務(wù)特征，結合市場(chǎng)行業(yè)狀況，為業(yè)務(wù)戰略決策、業(yè)務(wù)方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

　　崗位要求：

　　1、本科學(xué)歷及以上

　　2、本科學(xué)歷需3—4年工作經(jīng)驗，碩士及以上可放寬至2年

　　3、統計學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)、數學(xué)專(zhuān)業(yè)優(yōu)先，

　　4、熟悉2種以上分析開(kāi)發(fā)工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語(yǔ)句；

　　5、熟悉常用數據挖掘、機器學(xué)習算法，有金融業(yè)相關(guān)的數據挖掘項目經(jīng)驗為佳；

　　6、具有良好的溝通和快速學(xué)習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業(yè)務(wù)需求轉換為數據模型。

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