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數(shù)據(jù)科學崗位職責

時間:2023-02-01 15:20:25 崗位職責 我要投稿

數(shù)據(jù)科學崗位職責

  在現(xiàn)實社會中,崗位職責在生活中的使用越來越廣泛,明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責,能夠最大化的進行勞動用工管理,科學的進行人力配置,做到人盡其才、人崗匹配。那么崗位職責怎么制定才能發(fā)揮它最大的作用呢?以下是小編收集整理的數(shù)據(jù)科學崗位職責,供大家參考借鑒,希望可以幫助到有需要的朋友。

數(shù)據(jù)科學崗位職責

數(shù)據(jù)科學崗位職責1

  職責描述:

  1、熟練掌握各種主流機器學習算法的基礎(chǔ)上,分析不同的業(yè)務需求,尋找并構(gòu)建有效的行業(yè)解決方案;

  2、對業(yè)界的分布式機器學習算法和應用有廣泛了解并且能夠跟蹤最新進展;

  3、承擔深度學習相關(guān)方面的核心算法的研究工作;

  4、制定有效項目進度管理機制,按照項目上線時間表,推進項目研發(fā)工作。

  任職要求:

  1、擁有計算機科學、統(tǒng)計或相關(guān)學科的博士學位,或在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有工作經(jīng)驗的碩士;

  2、在自然語言處理(nlp)、知識圖譜、機器學習、深度學習、大規(guī)模分布式機器學習領(lǐng)域有3-5年研發(fā)經(jīng)驗;

  3、熟練掌握各種深度學習工具;coding能力較強,主導過項目算法核心模塊工程化實現(xiàn)優(yōu)先;

  4、良好的溝通能力和團隊合作精神,有一定的.組織協(xié)調(diào)能力;

  5、對于把大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠應用到實際業(yè)務場景產(chǎn)生商業(yè)價值具有強烈的熱情。

數(shù)據(jù)科學崗位職責2

  任職條件:

  1熟悉線上信貸流程與常見風險管理指標

  2擅長sql與sas數(shù)據(jù)分析

  3有數(shù)據(jù)清洗、加工、報表開發(fā)的相關(guān)經(jīng)驗

  4思考能力強,溝通表達順暢

  5有團隊管理經(jīng)驗

  6工作經(jīng)驗4年及以上

  任職要求:

  1數(shù)據(jù)查詢分析

  2監(jiān)控報表設計與開發(fā)

  3團隊管理

  4 領(lǐng)導交代的.其他工作

數(shù)據(jù)科學崗位職責3

  職責描述:

  1、了解課題的實際業(yè)務問題和需求,將復雜的工作問題翻譯轉(zhuǎn)化為循證和數(shù)據(jù)科學問題

  2、設計和規(guī)劃相關(guān)數(shù)據(jù)科學的解決方法及范圍,進行大數(shù)據(jù)處理,開發(fā)建立機器學習或統(tǒng)計分析模型來提供以循證為基礎(chǔ)的解決方案

  3、提供有效的可視化數(shù)據(jù)和情節(jié)式陳訴來完成有影響力的綜合報告

  任職要求:

  1、在以下其中一個或多個領(lǐng)域有很強的閱歷

  2、計算機科學;統(tǒng)計學;經(jīng)濟學;計算語言學

  3、在循證和深度學習領(lǐng)域有一定的工作經(jīng)驗和切身體會

  4、能提供切實案例證明具有開發(fā)建立多種數(shù)學模型的經(jīng)驗和技能,包括先進的機器學習建模和統(tǒng)計學驗證及方法論

  5、具有優(yōu)秀的計算機編程技能并熟悉一種或多種開發(fā)平臺

  6、擁有不斷進取的.精神和開放的胸懷

  7、對r語言,python有深層次的理解和較強的實用能力

  8、熟悉sql、java計算機語言應用能力

  9、計算機或統(tǒng)計學碩士畢業(yè),博士優(yōu)先考慮

  10、在機器學習或統(tǒng)計分析領(lǐng)域有三年以上工作經(jīng)驗

  11、英語口語流利

數(shù)據(jù)科學崗位職責4

  崗位職責:

  1、熟練使用python進行金融信貸場景建模和業(yè)務洞察挖掘;

  2、參與制定金融數(shù)字化方案,包括不限于產(chǎn)品政策、市場政策、審批政策、反欺詐政策和催收政策并參與實施;

  3、主導或深度參與金融建模項目前期的數(shù)據(jù)清洗和后期的商業(yè)決策。

  任職要求:

  1、3年以上相關(guān)工作經(jīng)驗,信貸風控服務商或銀行金融機構(gòu)經(jīng)驗優(yōu)先;

  2、突出的.數(shù)據(jù)分析能力,熟練使用python;

  3、具有很強的獨立思考能力,能夠站在公司角度出發(fā)制定相關(guān)策略;

  4、較強的溝通能力和以目標為基礎(chǔ)的團隊協(xié)作意識;

  5、需要具備一定的領(lǐng)導力和影響力,能夠領(lǐng)導或影響相關(guān)部門從而實現(xiàn)公司政策落地。

數(shù)據(jù)科學崗位職責5

  職責描述:

  '負責多產(chǎn)品業(yè)務的海量數(shù)據(jù)分析工作;

  搭建產(chǎn)品的`用戶行為數(shù)據(jù)指標體系和產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)指標體系,用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務增長;

  負責產(chǎn)品和運營核心策略的分析建模,指導業(yè)務科學決策;

  設計和分析a/b testing實驗,并將實驗分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的業(yè)務策略;'

  任職要求:

  '計算機科學、數(shù)據(jù)科學、機器學習、統(tǒng)計學、應用數(shù)學等領(lǐng)域碩士及以上學歷;4年以上數(shù)據(jù)科學相關(guān)崗位的工作經(jīng)驗;

  有系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析方法論的沉淀;

  有應用機器學習進行業(yè)務建模的經(jīng)驗,

  熟練使用sql/hive語句;

  熟練使用python/r/sas等數(shù)據(jù)分析工具;

  符合以下條件優(yōu)先:有spark等平臺的海量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗;有國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)公司或其他行業(yè)的數(shù)據(jù)科學或用戶增長經(jīng)驗;有機器學習博士學位'

數(shù)據(jù)科學崗位職責6

  職責描述:

  職責描述

  通過nlp對海量自然語言文本信息進行建模,抽取,歸類,合并,標準化,清洗等等操作。

  通過neural network的deep learning對模型進行訓練和學習,并不斷探索新的學習模型來提高精度。

  職位要求

  熟悉python語言;

  熟悉python有關(guān)的'自然語言包nltk;

  使用過theano或其他深度學習平臺的優(yōu)先。

  熟悉至少一種關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,mongodb ***;

  較強的邏輯思維能力,善于分析梳理業(yè)務需求并實現(xiàn);

  良好的溝通和協(xié)作能力,以及小團隊領(lǐng)導能力;

  崗位要求:

  學歷要求:不限

  語言要求:不限

  年齡要求:不限

  工作年限:不限

數(shù)據(jù)科學崗位職責7

  職責描述:

  '負責mig多產(chǎn)品業(yè)務的海量數(shù)據(jù)分析工作;

  搭建產(chǎn)品的用戶行為數(shù)據(jù)指標體系,用數(shù)據(jù)驅(qū)動各個產(chǎn)品改進;

  負責產(chǎn)品和運營核心策略的分析建模,指導業(yè)務科學決策;

  設計和分析a/b testing實驗,并將實驗分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的業(yè)務策略;

  探索產(chǎn)品生命周期、產(chǎn)品健康指數(shù)、產(chǎn)品增長機會等;

  自驅(qū)開展專題數(shù)據(jù)研究,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品體驗優(yōu)化和用戶增長。

  任職要求:

  '計算機科學、數(shù)據(jù)科學、機器學習、統(tǒng)計學、應用數(shù)學等領(lǐng)域碩士及以上學歷;

  5年以上數(shù)據(jù)科學相關(guān)崗位的工作經(jīng)驗;

  有系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析方法論的.沉淀,熟悉常用的統(tǒng)計方法如:線性回歸、邏輯回歸、實驗設計、聚類、分群等,熟悉主流統(tǒng)計分析軟件,數(shù)據(jù)挖掘的常用算法,能夠進行海量數(shù)據(jù)處理和挖掘;

  有設計和分析a/b testing的經(jīng)驗;

  有應用機器學習進行業(yè)務建模的經(jīng)驗,根據(jù)項目設計開發(fā)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)挖掘和處理算法;通過數(shù)據(jù)探索和模型的輸出進行分析,給出分析結(jié)果;

  熟練使用sql/hive語句,有數(shù)據(jù)建模、分布式數(shù)據(jù)挖掘項目經(jīng)驗;

  熟練使用python/r/sas等數(shù)據(jù)分析工具;

  熟練使用excel/tableau等數(shù)據(jù)可視化工具。

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