数据挖掘机器学习算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

岗位职责:

1、能够根据业务目标，设计解决方案，独立设计数据挖掘和分析框架，搜集数据，制作数据挖掘分析报告；

2、根据目标分析主题，负责数据收集和清洗，能开发数据采集工具（如网络爬虫等）；

3、独立设计、开发、测试和维护数据挖掘和分析模型，进行模型调优和优化，能够通过模型解决业务的痛点问题；

4、从部门业务角度出发，不断进行数据探索，利用数据来发现业务和产品的问题与瓶颈，提出可以落地的改进措施和解决方案；

5、研究人工智能/数据挖掘/机器学习/深度学习等领域的新技术、新算法，提出针对部门业务场景的实施方案，并负责方案的验证和实施落地；

6、完成领导交办的其他工作。

任职资格:

1、计算机、软件工程、模式识别、人工智能、数学、统计学等专业硕士或博士，在数据挖掘、机器学习、深度学习等某一领域有2年以上算法、模型的实际研发工作经验；

2、有扎实的数据结构和算法功底，精通机器学习、深度学习、数据挖掘等理论和技术基础（需熟悉算法底层原理），能够针对不同的业务需求使用不同的算法模型实现业务诉求，有丰富的算法应用和工程化落地的实际工作经验；

3、具有良好的数学和统计分析基础，熟练掌握数据分析和挖掘的流程与方法，能够独立进行数据建模和分析，产出数据分析报告；

4、有良好的程序开发基础，精通python、Java等语言，了解Hadoop、Spark、Hive等分布式计算平台；

5、熟悉机器学习开源框架（TensorFlow、Caffe、MXNet，等），研究过开源框架的源码者优先；

6、熟悉Linux、UNIX系统，掌握ORACLE、MYSQL、DB2等主流数据库中的一种，熟悉SQL以及SHELL脚本开发；

7、细心、耐心、有很强的责任感，对产出的质量有高要求，执行力强，富有团队精神。

加分项：

1、在数据科学竞赛平台（如Kaggle、天池等）做为核心成员取得Top10%成绩者优先。

篇2:人工智能算法工程师（数据挖掘）职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

职责描述：

1.负责大数据的挖掘、信号处理、机器学习、深度学习等相关领域的研发和算法实现，例如推荐和个性化/预测/分类/聚类/关联分析/特征量化等等。

2.熟练使用C/C++语言编程，掌握Python编程技术，能使用Caffe/Tensorflow等工具建模。

3.负责自然语言处理、图像识别等技术应用研发。

4.直接参与核心代码的书写，解决项目应用过程中的技术问题。

5.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。

任职要求：

1.具备扎实的机器学习理论及技术基础，熟悉各种相关性算法，有相关建模经验。

2.2年以上人工智能领域工作经验，熟悉机器学习，深度学习的算法和原理，并有调优经验。能运用分类，回归，排序，深度学习等模型解决相关问题。

3.精通人工智能领域的关键技术和架构设计，精通迁移化学习和特征提取，对卷积神经网络有良好的理论和实操经验。

4.熟悉Tensorflow/Caffe/pytorch等常用深度学习框架中一种或多种。

5.硕士以上学历（模式识别、人工智能、计算机相关专业），扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础；重点大学毕业优先；能力相符者可放宽至本科。

6.良好的沟通能力和表达能力；分析能力、逻辑思维能力强；具有较强的学习能力。

篇3:30359数据挖掘算法工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

基于海量用户行为和相关数据信息，设计画像挖掘算法，构建和优化用户画像

负责用户行为中的内容数据（图文、视频等）的理解、分类和标注，以及领域知识图谱的建设

负责用户画像在部门乃至公司内部的应用落地，提升所支撑产品线的业务效果

任职要求：

岗位要求：

2年以上数据挖掘相关研发经验，有自然语言处理项目经验者优先

扎实的机器学习功底，熟练使用tensorflow、torch等深度学习框架

熟悉数据仓库、数据集市，以及大数据相关技术，如：Hadoop、Hive、Spark、Impala等

精通python/java/scala中至少一种编程语言