Responsabilidades laborales del ingeniero de algoritmos de minería de datos

Responsabilidades laborales del ingeniero de algoritmos de minería de datos

En la vida social actual, las responsabilidades laborales se utilizan cada vez con más frecuencia. La formulación de responsabilidades laborales puede maximizar la asignación científica del empleo. ¿Cómo se determinan las responsabilidades laborales generales? Las siguientes son las responsabilidades laborales de los ingenieros de algoritmos de minería de datos recopiladas y compiladas por el autor. Son solo como referencia, espero que puedan ser útiles para todos.

Responsabilidades laborales del ingeniero de algoritmos de minería de datos 1

Responsabilidades laborales:

Responsable de la optimización, implementación del código y trasplante de los algoritmos existentes del equipo

Responsable de optimizar el rendimiento del cálculo del algoritmo y promover su aplicación en línea

Basado en datos de usuarios a gran escala, con efecto como objetivo, basado en datos de usuarios a gran escala, con efecto como objetivo, establecer y optimizar los algoritmos y estrategias básicos del sistema

Aplicar tecnologías de vanguardia, como el aprendizaje automático, para modelar cantidades masivas de información, aprovechar el valor potencial, rastrear el desarrollo de nuevas tecnologías y aplicarlas a productos;

Realizar un seguimiento del desarrollo de nuevas tecnologías y aplicarlas Ir al producto

Ayudar a otro personal técnico a resolver problemas técnicos y comerciales

Cualificaciones:

Competente en lenguajes Java, Python y Scala (al menos uno), familiarizado con el pensamiento orientado a objetos y los patrones de diseño

Más de un año de investigación y experiencia práctica en teoría y algoritmos de aprendizaje automático.

Bueno en sistemas distribuidos a gran escala. Bueno en el diseño de algoritmos de sistemas distribuidos a gran escala. Análisis en tiempo real y otros aspectos del diseño de algoritmos. Optimización

Familiarizado con marcos de procesamiento de big data, como Hadoop, Spark, etc.

Tener experiencia en I+D en proyectos relacionados con la distribución (como almacenamiento distribuido/computación distribuida/sistemas distribuidos), almacenamiento distribuido/computación distribuida/computación paralela de alto rendimiento/caché distribuida, etc.)

Estar familiarizado con la minería de datos a gran escala, el aprendizaje automático, la computación distribuida y otras tecnologías relacionadas, y tener muchos años de experiencia "práctica"

Comprender la minería de datos, el aprendizaje automático, la computación distribuida y otras tecnologías relacionadas. tecnologías y tener muchos años de experiencia práctica

Comprender la minería de datos, el aprendizaje automático, la computación distribuida y otras tecnologías relacionadas.

Tener un conocimiento profundo de la estructura de datos y el diseño de algoritmos

Tener buenas habilidades analíticas y de resolución de problemas, poseer ciertas habilidades matemáticas y ser capaz de realizar modelos matemáticos para problemas prácticos

Tener buenas habilidades de pensamiento lógico y sensibilidad a los datos, y ser capaz de descubrir patrones valiosos a partir de datos masivos

Excelentes habilidades de análisis y resolución de problemas. Apasionado por los problemas desafiantes

Buen espíritu de trabajo en equipo y fuertes habilidades de comunicación Responsabilidades laborales del ingeniero de algoritmos de minería de datos 2

1. A través de la minería masiva de datos, el aprendizaje automático, etc. Métodos para crear retratos de usuarios, recomendaciones personalizadas, previsiones de ventas, control de riesgos y otros sistemas

2. Participar en el diseño de proyectos de minería de datos, implementación de algoritmos, investigación y optimización

3. Analizar, comprender y modelar a los usuarios para mejorar continuamente la experiencia del usuario con el producto

4. Investigar y promover la aplicación de la minería de datos en múltiples áreas comerciales de la empresa

Cualificaciones:

1. Familiarizado con Lenguaje de programación Java, Scala o Python, multihilo Java

2. Se preferirán postulantes familiarizados con hadoop, Spark, Redis, ES y visualización de datos

3. Tener experiencia basada en Ideas de programación distribuida de MapReduce, familiarizado con los algoritmos de aprendizaje automático de uso común, como: árbol de decisión, SVM, agrupación en clústeres, regresión, bayesiano, redes neuronales, etc.

Se dará prioridad a los solicitantes con experiencia en implementación distribuida y optimización de los algoritmos anteriores

4. Estar familiarizado con la teoría de sistemas distribuidos a gran escala, comprender mllib/mahout/H20/TensoFlow y otros códigos fuente, y aplicar algoritmos distribuidos en proyectos Se dará prioridad a aquellos que estén en el negocio.

5. Gran capacidad para leer y comprender literatura inglesa y escribir documentos relevantes.

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Responsabilidades laborales:

1. Utilice métodos y tecnologías de minería de datos y aprendizaje automático para extraer y analizar en profundidad datos comerciales masivos

2. Incluyendo, entre otros, modelos de control de riesgos, retratos de usuarios, retratos de comerciantes y otros datos.

3. Utilice las teorías y métodos de minería de datos/aprendizaje estadístico para extraer y analizar en profundidad el comportamiento del usuario y crear retratos de usuario.

4. Desde la perspectiva de la aplicación del sistema, utilice la minería de datos /estadística Aprender las teorías y métodos para resolver problemas prácticos

Requisitos del puesto

- Maestría o superior en informática, maestría o superior en matemáticas, estadística o inteligencia artificial, 5- 10 años o más o experiencia laboral relevante

: competente en 1 o 2 lenguajes de programación (Python o Java), competente en estructuras de datos y algoritmos comunes, con sólidas capacidades de desarrollo práctico y capaz liderar el equipo para progresar juntos.

-Tener experiencia profesional en estadística o minería de datos, y tener una investigación profunda sobre algoritmos y teorías de aprendizaje automático

-Familiarizado con algoritmos relacionados con la minería de datos (árbol de decisión, SVM, clustering, regresión logística, bayesiano)

-Tener buena capacidad de aprendizaje

-Familiarizado con el marco de computación distribuida ecológica Spark o hadoop

-Excelentes habilidades de comunicación, solicitantes con se dará prioridad a la experiencia en extracción de datos a gran escala en Internet, empresas centrales, asuntos gubernamentales, finanzas y otros campos;