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数据挖掘
内容来源于企业招聘和互联网信息的收集与整理，仅供参考！
任职要求：
- 熟悉Hadoop原理，熟练使用Python/Hive/Spark等开发工具。
- 熟悉ClickHouse/Hbase/Elasticsearch等大数据引擎优先。
- 良好的学习能力、团队协作能力和沟通能力，善于思考，能独立分析和解决问题。
- 扎实的机器学习、数据挖掘理论和基础，有相关的实践经验，并对相关领域有⾃⼰的理解和思考。
职位描述
- 负责用户、商品等实体标签体系建设；
- 负责标签数据建模和开发工作，对整体标签架构进行升级和迭代。
- 通过数据分析挖掘，结合业务场景优化生产系统流程，为精细化运营提供数据支持。
- 负责业务的数据挖掘与分析，机器学习算法设计与优化。
- 应⽤机器学习、数据挖掘等技术，针对海量数据建模；包括但不限于⽤户⾏为分析、⽤户画像、异常检测等。
- 参与推荐策略，推荐算法设计和开发，为推荐策略迭代提供强有⼒的数⽀持。
- 基于⼤数据平台，通过数据分析和数据挖掘，给出直观的结论及业务洞⻅。
- 分析和研究数据与实际业务的关联关系，针对具体业务需求场景，设计⽤户价值、⽤户⾏为预测、⽤户分类、⽤户⽣命周期、⽤户流失、⿊客增⻓等.。
- 熟悉Hadoop原理，熟练使用Python/Hive/Spark等开发工具。
- 熟悉ClickHouse/Hbase/Elasticsearch等大数据引擎优先。
- 良好的学习能力、团队协作能力和沟通能力，善于思考，能独立分析和解决问题。
- 扎实的机器学习、数据挖掘理论和基础，有相关的实践经验，并对相关领域有⾃⼰的理解和思考。
职位描述
- 负责用户、商品等实体标签体系建设；
- 负责标签数据建模和开发工作，对整体标签架构进行升级和迭代。
- 通过数据分析挖掘，结合业务场景优化生产系统流程，为精细化运营提供数据支持。
- 负责业务的数据挖掘与分析，机器学习算法设计与优化。
- 应⽤机器学习、数据挖掘等技术，针对海量数据建模；包括但不限于⽤户⾏为分析、⽤户画像、异常检测等。
- 参与推荐策略，推荐算法设计和开发，为推荐策略迭代提供强有⼒的数⽀持。
- 基于⼤数据平台，通过数据分析和数据挖掘，给出直观的结论及业务洞⻅。
- 分析和研究数据与实际业务的关联关系，针对具体业务需求场景，设计⽤户价值、⽤户⾏为预测、⽤户分类、⽤户⽣命周期、⽤户流失、⿊客增⻓等.。