大数据挖掘工程师

数据挖掘专家

岗位职责:
1、基于营销端业务方的需求,设计各种数据挖掘模型,为业务方提供解决方案;
2、对广告行业内容行为数据进行分析,监控以及挖掘,为业务放方供数据支持;
3、负责公司产品的数据分析、用户研究、市场研究工作,提供产品整个生命周期的策略支持与验证依据;
4、负责机器学习,深度学习等研究,并应用数据挖掘,机器学习等,为项目提供技术支持。

岗位要求:
1、统计学、数学等相关专业本科及以上学历;
2、能够熟练使用sql,python等工具,有hadoop,hive,spark,hbase等大数据生态圈开发经验优先;
3、精通数据挖掘和机器学习等算法,对深度学习有一定的了解以及应用;
4、具有文本挖掘,推荐系统的实际项目运用优先;
5、对常见的数据分析指标能够理解到数据结构的层面,对数据埋点、数据提取以及数据分析的流程有浓厚兴趣;
6、对营销产品有较高的兴趣和热情,能够通过自己的日常体验形成数据分析框架,具有较好的数据敏感性;
7、良好的沟通能力,能够具有主动积极的意识,发现问题、解决问题形成经验框架,乐于分享。
更新于 2024-11-19
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岗位职责:





1、负责挖掘与分析各类业务数据建立用户画像,并通过算法模型提升风控和反欺诈能力,以数据动风险决策,并提升决策效率;

2、挖掘业务需求,基于对机器学习的理解,定义不同场景下的数据解决方案,并选择有效的算法解决可能遇到的数据、场景相关问题,提升模型的性能和稳定性;

3、配合开发人员和大数据工程师完成模型的上线运行,并进行模型的监控、维护和调整;

4、跟踪模型或方案产生的业务影响,与各业务部门紧密合作,推动数据化决策。





任职资格:





1、**本科及以上学历,统计学、数学、经济学、金融等相关专业,并在数据挖掘相关工作上有1-3年工作经验,金融信贷行业的工作经验更佳。

2、扎实的机器学习和数据挖掘理论和技术基础;

3、有一定的PYTHON 和 SQL使用能力,熟悉常用数据统计、分析和建模方法;

4、较好的团队合作精神和沟通能力;

5、优秀的分析问题和解决问题的能力,对解决具有挑战性的问题充满激情;

6、有一定英文沟通能力。
更新于 2024-12-02
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工资待遇区别

岗位名称
平均工资
较上年
说明:大数据挖掘工程师和数据挖掘专家哪个工资高?大数据挖掘工程师低于数据挖掘专家。大数据挖掘工程师平均工资¥25.5K/月,2024年工资¥25.3K,2024年工资低于2023年,数据挖掘专家平均工资¥39.6K/月,2024年工资¥40.0K,2024年工资低于2023年,统计依赖于各大平台发布的公开数据,系统稳定性会影响客观性,仅供参考。

就业前景区别(历年招聘趋势)

岗位名称
2023年职位量
较2022年
说明:大数据挖掘工程师和数据挖掘专家哪个就业前景好?大数据挖掘工程师2023年招聘职位量 90,较2022年下降了 1%。数据挖掘专家2023年招聘职位量 125,较2022年下降了 11%。统计依赖于各大平台发布的公开数据,系统稳定性会影响客观性,仅供参考。

学历要求区别

本科 66.7%
硕士 22.2%
大专 11.1%
本科 70.0%
硕士 26.7%
不限学历 3.3%
说明:大数据挖掘工程师和数据挖掘专家的区别? 大数据挖掘工程师需要什么学历?本科占66.7%,硕士占22.2%,大专占11.1%。 数据挖掘专家需要什么学历?本科占70.0%,硕士占26.7%,不限学历占3.3%。

经验要求区别

3-5年 66.7%
1-3年 22.2%
5-10年 11.1%
5-10年 46.7%
3-5年 36.7%
不限经验 16.7%
说明:大数据挖掘工程师和数据挖掘专家的区别? 大数据挖掘工程师经验要求哪个最多?3-5年占66.7%,1-3年占22.2%,5-10年占11.1%。 数据挖掘专家经验要求哪个最多?5-10年占46.7%,3-5年占36.7%,不限经验占16.7%。

数据挖掘专家与其他岗位进行PK