大数据挖掘工程师

销售工程师

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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销售工程师职位描述:1. 精通机械加工工艺,对金属切削加工具有一定的经验.2. 大专以上学历,机械专业或相关专业毕业。3. 能经常出差,具有吃苦耐劳、开拓创新和团队协作精神。4. 年龄25-40岁,男女不限。工作职责:1)发展指派地区的客户,及发展推广指派的产品。2)执行市场推广计划,为客户提供优质服务。3)完成公司规定年销售任务。有意者请将简历发我公司邮箱********@****.***和1161549865@QQ:**********
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
¥11.3K
-1%
说明:大数据挖掘工程师和销售工程师哪个工资高?大数据挖掘工程师高于销售工程师。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,销售工程师平均工资¥11.3K/月,2024年工资¥11.3K,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销售工程师哪个就业前景好?大数据挖掘工程师2023年招聘职位量 90,较2022年下降了 1%。销售工程师2023年招聘职位量 57.7K,较2022年增长了 43%。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%
大专 54.6%
本科 31.6%
不限学历 7.9%
中专 2.8%
高中 1.8%
硕士 1.3%
初中 0.04%
说明:大数据挖掘工程师和销售工程师的区别? 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%。 销售工程师需要什么学历?大专占54.6%,本科占31.6%,不限学历占7.9%,中专占2.8%,高中占1.8%,硕士占1.3%,初中占0.04%。

经验要求区别

3-5年 66.7%
1-3年 22.2%
5-10年 11.1%
1-3年 42.4%
不限经验 29.4%
3-5年 22.2%
5-10年 3.9%
应届毕业生 2.1%
10年以上 0.12%
说明:大数据挖掘工程师和销售工程师的区别? 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%。 销售工程师经验要求哪个最多?1-3年占42.4%,不限经验占29.4%,3-5年占22.2%,5-10年占3.9%,应届毕业生占2.1%,10年以上占0.12%。