数据挖掘工程师（推荐方向）职位描述与岗位职责任职要求

篇2：资深数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

作为国内计算广告领域的独角兽，我们整合运营商、电商平台、社交平台、大型广告主、中小客户等多方数据，每天处理的数据量达到TB以上级别。你将在这里把自己的聪明才智与激情创意最大限度投入到信息数据化、数据分析与挖掘、算法优化、大数据基础建设、数据仓库应用等最为前沿的领域，你将与来自Google、Bluekai、微软、IBM、Hulu、阿里、百度、360、美团、搜狗等的尖端数据专家进行协作，将大数据在计算广告领域应用到淋漓尽致。

工作职责：

1、负责对互联网和移动互联网环境下的复杂问题进行数据建模并用数学方法解决；

2、负责或参与互联网网页抓取搜索广告相关的算法研发工作；

3、与架构工程师一起优化算法效果和性能；

4、使用数据挖掘（分类classification,聚类clustering,协同过滤collaborativefiltering）的算法。

任职资格：

1、计算机或相关专业，硕士及以上学历；

2、两年及以上的开发工作经验；

3、熟悉常用数据结构，有丰富的项目架构经验；

4、具有优秀的分析和解决实际问题的能力；

5、对算法具有浓厚的兴趣和热情。

篇3：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4：（高级）用户数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

1、理解用户行为模式，理解用户数据；在此基础上进行机器学习问题的建模；帮助解决人群分类，用户行为模式的挖掘；

2、使用公司海量用户数据，对机器学习模型进行学习，验证，迭代；

3、对模型使用中的表现进行指标建设；根据指标表现发现，定位，解决模型问题。

任职要求：

1、计算机/统计/模式识别等相关专业硕士以上学历，三年以上工作经验；一年以上机器学习使用经验；

2、熟悉常用机器学习模型/算法框架，如GBDT/LR/SVM、Tensorflow/Caffe等；

3、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立实现能力；

4、具有优秀的逻辑思维能力、很强的数据分析和解决问题能力。

篇5：广告反作弊数据挖掘工程师职位描述与岗位职责任职要求

职位描述：

工作职责：

1、负责竞价广告及品牌广告反作弊系统的系统设计及策略优化；

2、通过海量数据，分析与挖掘各种潜在关联，从而不断优化反作弊效果，更好地识别作弊流量，保障客户利益和公司长远健康发展；

任职要求：

1、计算机或安全相关专业本科及以上学历；

2、熟悉机器学习、数据挖掘、数据分析、分布式计算至少某一方面，有较深的理论研究和实践经验

3、精通至少一门编程语言，熟练运用各种常用算法和数据结构，有独立的实现能力

4、有互联网相关反作弊工作经验者优先；

5、具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于解决问题和分析问题；

6、良好的团队合作精神，较强的沟通能力和学习能力；

7、有数据分析及数据挖掘相关工作经验者优先。