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第1篇數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求 第2篇數(shù)據(jù)科學(xué)家(金融)職位描述與崗位職責任職要求 第3篇算法專家/數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求 第4篇數(shù)據(jù)科學(xué)家/自然語言/機器學(xué)習工程師崗位職責職位要求 第5篇數(shù)據(jù)科學(xué)家-博士(r2)職位描述與崗位職責任職要求 第6篇研發(fā)部數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求 第7篇風控數(shù)據(jù)科學(xué)部高級數(shù)據(jù)分析經(jīng)理職位描述與崗位職責任職要求
第1篇 風控數(shù)據(jù)科學(xué)部高級數(shù)據(jù)分析經(jīng)理職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
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(shè)計與開發(fā)
3 團隊管理
4 領(lǐng)導(dǎo)交代的其他工作
第2篇 算法專家/數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
職責描述:
1、熟練掌握各種主流機器學(xué)習算法的基礎(chǔ)上,分析不同的業(yè)務(wù)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(xué)習算法和應(yīng)用有廣泛了解并且能夠跟蹤最新進展;
3、承擔深度學(xué)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(xué)、統(tǒng)計或相關(guān)學(xué)科的博士學(xué)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(xué)習、深度學(xué)習、大規(guī)模分布式機器學(xué)習領(lǐng)域有3-5年研發(fā)經(jīng)驗;
3、熟練掌握各種深度學(xué)習工具; coding能力較強,主導(dǎo)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(yīng)用到實際業(yè)務(wù)場景產(chǎn)生商業(yè)價值具有強烈的熱情。
第3篇 研發(fā)部數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
職責描述:
'負責多產(chǎn)品業(yè)務(wù)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(wù)增長;
負責產(chǎn)品和運營核心策略的分析建模,指導(dǎo)業(yè)務(wù)科學(xué)決策;
設(shè)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(wù)策略;'
任職要求:
'計算機科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷;4年以上數(shù)據(jù)科學(xué)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(yīng)用機器學(xué)習進行業(yè)務(wù)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(xué)或用戶增長經(jīng)驗;有機器學(xué)習博士學(xué)位'
第4篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家/自然語言/機器學(xué)習工程師崗位職責職位要求
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(xùn)練和學(xué)習,并不斷探索新的學(xué)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(xué)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(wù)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(dǎo)能力;
崗位要求:
學(xué)歷要求:不限
語言要求:不限
年齡要求:不限
工作年限:不限
第5篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家(金融)職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
崗位職責:
1、熟練使用python進行金融信貸場景建模和業(yè)務(wù)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(dǎo)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(wù)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(dǎo)力和影響力,能夠領(lǐng)導(dǎo)或影響相關(guān)部門從而實現(xiàn)公司政策落地。
第6篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家-博士(r2)職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
職責描述:
1、了解課題的實際業(yè)務(wù)問題和需求,將復(fù)雜的工作問題翻譯轉(zhuǎn)化為循證和數(shù)據(jù)科學(xué)問題
2、設(shè)計和規(guī)劃相關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)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(xué);統(tǒng)計學(xué);經(jīng)濟學(xué);計算語言學(xué)
3、在循證和深度學(xué)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(xué)模型的經(jīng)驗和技能, 包括先進的機器學(xué)習建模和統(tǒng)計學(xué)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(yīng)用能力
9、計算機或統(tǒng)計學(xué)碩士畢業(yè),博士優(yōu)先考慮
10、在機器學(xué)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
第7篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責任職要求
職位描述:
職責描述:
'負責mig多產(chǎn)品業(yè)務(wù)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(dǎo)業(yè)務(wù)科學(xué)決策;
設(shè)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(wù)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(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習、統(tǒng)計學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)等領(lǐng)域碩士及以上學(xué)歷;
5年以上數(shù)據(jù)科學(xué)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(shè)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(shè)計和分析a/b testing的經(jīng)驗;
有應(yīng)用機器學(xué)習進行業(yè)務(wù)建模的經(jīng)驗,根據(jù)項目設(shè)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e_cel/tableau等數(shù)據(jù)可視化工具。