数据处理工程师岗位职责 篇1
数据处理工程师岗位职责
数据处理工程师1）直接面对客户，参与项目运作中数据处理，了解客户软硬件要求；
2）参与、协助数据收集和模型建构；
3）安装、调试公司软件在客户端上线；
4）开发常用数据处理功能，帮助业务团队提高工作效率；
5）与香港、新加坡和纽约团队合作，为亚太地区技术服务提供支持。·计算机或软件相关专业，本科及以上学历；
·掌握两门以及常见数据库设计开发技术，mysql、oracle、sqlserver、hive等；
·具有参加过etl开发项目，处理过（大）数据经验优先；
·工作细心、认真负责且善于沟通，能快速理解业务，对数据敏感，并能主导项目的进度，保证团队产出。1）直接面对客户，参与项目运作中数据处理，了解客户软硬件要求；
2）参与、协助数据收集和模型建构；
3）安装、调试公司软件在客户端上线；
4）开发常用数据处理功能，帮助业务团队提高工作效率；
5）与香港、新加坡和纽约团队合作，为亚太地区技术服务提供支持。
数据处理工程师岗位职责 篇2
职责描述：
1、负责文本数据处理，如格式转换、分词处理、实体抽取、专业词典整理等；
2、自然语言处理相关工具开发；
3、协助训练nlp模型。
任职要求：
1、计算机相关专业（本科2年以上）；
2、精通c/c++或java，熟悉python、bash？shell等脚本语言；
3、熟悉正则表达式，了解常用分类、聚类算法及相应工具；
4、熟悉使用基本分类、聚类算法及相应工具；
5、具备nlp相关工作（特别是数据处理与分析）经验，了解nlp基本知识；
6、其他：耐心、细致；较强的逻辑思维能力；性格踏实稳定，抗压能力强。
数据处理工程师岗位职责 篇3
职责描述：
1、负责poi数据的属性分析、处理和关系挖掘，构建地图领域的知识图谱。
2、负责nlp、数据挖掘、深度学习等方向的前沿算法研发，并结合地图场景优化。
任职要求：
1、计算机、数学或相关专业，三年以上工作经验。
2、熟悉数据结构和算法设计，熟练使用c++、python。
3、熟悉nlp、机器学习、数据挖掘领域的常用算法与工具，对前沿技术保持热情。
4、良好的.分析和解决问题能力，能独立承担研发工作。
5、有地图数据优化工作背景优先。
团队介绍
主要支持北京岗位
对地图（无人驾驶）、广告（广点通）、快报感兴趣的欢迎勾搭
数据处理工程师岗位职责 篇4
1、3年以上etl开发经验，熟悉etl开发规范和流程；
2、熟练使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一个或多个，有开发、维护经验；
3、熟练编写存储过程，擅长sql优化；
4、熟悉oracle、sqlserver等常用数据库中的`一个或多个；
5、熟悉perl、shell脚本，linux操作系统；
6、有大型数据仓库、bi相关项目的开发经验，精通架构、建模者优先；
7、熟练使用erwin或powerdesigner等进行数据建模；
8、以下经验优先考虑：流式处理、日志处理、数据仓库全日制本科以上学历（985/211），计算机科学与技术/软件工程/数据相关专业
1、3年以上etl开发经验，熟悉etl开发规范和流程；
2、熟练使用datastage、informatica、kettle、hive、plsql、spark、mapreduce等工具中的一个或多个，有开发、维护经验；
3、熟练编写存储过程，擅长sql优化；
4、熟悉oracle、sqlserver等常用数据库中的一个或多个；
5、熟悉perl、shell脚本，linux操作系统；
6、有大型数据仓库、bi相关项目的开发经验，精通架构、建模者优先；
7、熟练使用erwin或powerdesigner等进行数据建模；
8、以下经验优先考虑：流式处理、日志处理、数据仓库
数据处理工程师岗位职责 篇5
数据处理工程师（大数据项目）全成通信上海全成通信技术有限公司，全成通信，全成岗位职责：
1、负责大数据平台的日常维护和监控
2、负责大数据项目日报发布工作
3、负责日报数据的统计
4、负责大数据项目日常数据的计算、分析和维护
任职要求：
1、一年以上相关工作经验，有电信行业经验者优先
2、熟悉linux和excel，熟练使用perl或者其他的'脚本语言
3、具有oracledll/dml技术的使用经验
4、具有良好的团队合作精神，有较强的学习能力、适应能力、沟通能力
数据处理工程师岗位职责 篇6
岗位职责:
1.从事数学建模及数据挖掘应用方法研究;
2.与开发部门配合实现相应的数据分析模块的开发;
3.制定公司数据可管理体系,建产研究用数据平台。
任职要求:
1.应用数学、统计学、计算机等专业硕士以上学历;
2.具备常用机器学习、数据挖掘相关知识,会spark;
3.具备一种或多种开发语言(如scalapython java等)的.程序和算法开发能力,掌握常用数据结构和算法;
4.有视频、地图、文本、社交等大数据分析能力;
5.有工业数据分析工作经验者优先。
数据处理工程师岗位职责 篇7
1、负责产品数据库研发，参与系统整体架构设计；
2、根据产品目标负责相关业务的数据分析、建模、设计评审，跟进产品过程中数据库设计；
3、负责产品模块的数据层分析、设计、编码、测试；
4、能够独立完成产品数据层开发任务，负责各类数据接口开发；
5、负责各类型数据操作处理和兼容问题；数据库复杂SQL开发和调优。
数据处理工程师岗位职责 篇8
1.针对用户行为预测业务，负责用户画像、订单特征体系建设，包括离线数据产出以及服务化;
2.针对用户端上行为产出的实时数据流，挖掘实时特征并服务化;
3.针对客服场景，挖掘实时用户行为异常以及进线异常;
4.针对智能客服场景用户标签挖掘，人群挖掘等工作，支持智能运营方向的业务;
5.负责开发并维护智能客服业务的特征服务系统。
数据处理工程师岗位职责 篇9
•识别，分析和解决计划支持问题。
•与BU利益相关者合作，确定并优先考虑数据和统计要求，包括要收集的特定数据元素。
•协助开发和实施数据库，数据收集系统/工具，数据分析以及其他优化统计效率和质量的策略(包括确定流程改进以更好地满足业务需求)。
•分析大量数据集，提出有见地的业务建议。
•通过查看报告和绩效指标来确定和纠正数据收集问题，从而确保数据的准确性和完整性。
•识别，分析，解释和建模数据湖中数据的趋势或模式。
•为各种受众设计和生成准确有效的统计数据可视化产品和报告。
•通过促进技术和非技术利益相关者之间的沟通，确保技术团队了解计划和业务工作的短期和长期目标
•准时交付优质，易懂，明确的产品。
•参与构建机器学习策略平台。
•对数据驱动业务，关键思想家，问题解决者和自我启动者的热情
•促进技术和非技术利益相关者之间交流的能力
•出色的书面和口头交流能力。
数据处理工程师岗位职责 篇10
1.高质量地完成集团内外各类数据生产集成、数据分析应用建设工作，涉及投研、市场、ERP、全球金融资讯等四个业务领域方向;
2.需求及源系统数据分析，完成数据仓库/EDM等系统数据模型及应用模型设计、数据Mapping规则文档撰写、开发、自测及上线部署;
3. 数据质量稽核、问题分析及处理,优化数据处理程序;
4. 洞察数据、满足业务场景需求。
数据处理工程师岗位职责 篇11
1、负责每日的数据仓库运维工作，保障数据的稳定性、一致性等;
2、参与数据仓库的优化设计，如元数据、数据权限、调度优化;
3、负责数据质量和数据标准化的设计与开发;
4、负责满足业务部门的日常业务提数与报表需求的开发。
数据处理工程师岗位职责 篇12
1、基于大数据平台的海量数据，负责业务相关的数据挖掘研发，及定向相关技术研发;
2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;
3、负责数据挖掘分析体系的建设，并建立和规范数据挖掘模型标准;
4、协助项目团队做好数据和应用的对接，完成项目的执行及交付;
5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。
数据处理工程师岗位职责 篇13
任职要求：
1、软件、计算机、通讯等理工科相关专业本科及以上学历；
2、具有3年配置管理或产品数据管理经验；
3、熟悉计算机与网络管理；
4、熟悉配置管理与产品数据管理知识，熟练掌握svn、plm等数据管理平台的`操作与管理；
5、熟悉系统与信息安全知识；
6、具有较强的逻辑思维能力及良好的沟通能力，良好的主动学习能力及执行力。
数据处理工程师岗位职责 篇14
1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;
2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;
3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的基础工具;
4、完成领导安排的其他工作。
数据处理工程师岗位职责 篇15
1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;
2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;
4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;
5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。
岗位要求：
1、本科以上学历，扎实的`机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;
2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;
3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。
数据处理工程师岗位职责 篇16
岗位职责：
1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;
2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;
3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的设计进行海量数据支持;
4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。
任职要求：
1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;
2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，;
3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论知识和经验;
4、熟悉Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;
5、熟悉常用的数据分析工具，有基于Hadoop的云计算平台，HBase及类似的NoSQL存储, MySQL,和BI系统等实践经验;
6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务变化有敏锐的洞察力;
7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验;
8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;
9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力;
10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。
数据处理工程师岗位职责 篇17
(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;
(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;
(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的.算法。
(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。
任职要求：
(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;
(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。
(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;
(4)一定的数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。
数据处理工程师岗位职责 篇18
1、熟悉掌握业务系统功能，灵活制定不同业务的推广策略，通过活动运营、内容运营等方式策划并落地项目推广方案，拓展系统用户量及影响力。
2、熟悉公文写作，配合完成工作汇报材料的撰写及分析报告。
3、与企业及海关关系的协调和维护，强化合作关系，维护好项目参与方的'关系。
4、面向进出口企业开展调研，主动挖掘系统需求，进行需求分析，形成调研报告或业务需求报告。
5、项目管理相关工作，包括组织业务需求论证、项目立项、进度管理等根据项目管理规范开展相关工作。
6、完成领导交办的其他工作事项。
数据处理工程师岗位职责 篇19
岗位职责：
深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;
负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;
负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;
参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;
负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;
配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;
任职要求：
大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;
两年以上数据建模经验;
数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;
熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;
熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。
熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。
数据处理工程师岗位职责 篇20
1、空间数据采集、内业处理;
2、电子地图制作、配图以及地图服务发布;
3、编制空间数据建库工作文档;
4、对成果数据的分类整理、归档;
5、领导安排的其他工作任务。