每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。写范文的时候需要注意什么呢?有哪些格式需要注意呢?以下是我为大家搜集的优质范文,仅供参考,一起来看看吧
有关大数据系统信息简报范文范本一
1、 负责搭建数据模型,分析业务变化趋势,用数据驱动产品改进、业务发展,有互联网产品growthhacker相关运营经验,有研发或数据分析背景优先;
2、 专题性探索,深入数据,对现有业务漏斗分析、用户路径分析、其产品转化、留存率、用户画像等;
3、 深入理解产品、业务需求,通过数据挖掘分析商业前景和商业价值,为管理层决策提供数据支持;
4、通过数据驱动的方法,不断迭代 a/b测试试验;
5、关注整个用户生命周期 ,持续优化营销内容和流程设计;
6、建立和完善用户增长相关的数据探索工具,提升业务效率。
任职要求:
1、 本科或以上学历,统计学、数学、计算机等相关专业,熟练掌握算法、数据结构等基础知识;
2、 3年以上数据挖掘分析相关工作经验,参与过完整的数据采集、整理、分析、挖掘工作,有电商直播平台经验优先;
3、 掌握大数据海量数据处理技术,或者其他大规模数据处理经验,熟练使用java/pathan/sql /hadoop/hive/impala/spark/mpi等语言;
有关大数据系统信息简报范文范本二
职责:
通过与客户深入沟通了解客户需求及潜在需求,开展营销需求咨询,挖掘商业痛点并形成数据分析需求
通过深入的消费者洞察,熟练运用各种分析工具为客户定制高度个性化的市场线上营销活动提供数据依据,以帮助客户更有效地与其顾客进行沟通
以实现业务目标为导向,支持产品运营日常数据分析需要;深入分析挖掘数据,应用数据分析方法为产品运营以及广告投放策略提供方案与建议,跟踪执行效果
为业务提供解决方案,能够引导产品运营团队应用正确方法框架进行基于数据的产品运营
关注跟踪电商平台运营及市场营销领域的新玩法和技术发展趋势,跟踪竞争对手动态,分析对标竞争对手的产品组织市场策略等
任职要求
教育背景:大学本科及以上学历,数学、统计、计算机等专业毕业
工作经验:五年以上工作经验,其中三年以上商业数据分析、数据管理经验,丰富的线下crm及线上电商平台知识体系工作经验(从事过美妆、母婴奶粉、快消零售等行业数据分析、数据挖掘建模分析经验者优先)
必备技能:对数据具有足够的敏感性和洞察力, 具备良好的学习能力、逻辑思维能力,愿意在数据分析领域深入钻研
沟通能力:优秀的沟通能力,对外能深入了解客户需求,对内能高效沟通协调解决问题
语言能力:熟练的英文读写能力,良好的英文听说能力
计算机能力:熟练使用windows系统以及office等基础应用软件,精通excel 以及熟练使用ppt
职业素养:对大数据行业有热情,有数据好奇心,优秀的团队协作能力和执行力;能够在压力下完成工作,善于与人沟通交流,良好的亲和力,灵活的处理问题能力,以及高效的办事风格。
有关大数据系统信息简报范文范本三
职责:
1. 对接风控模型团队,参与模型技术设计、数据提取清洗、数据衍生变换、模型开发、模型验证评估到最终模型实施的项目全生命周期,解决不同场景下的风控业务问题,包含但不限于审批、贷中管理、催收和反欺诈等。;
2.了解结构化及非结构化数据挖掘方法,熟悉统计建模、机器学习等量化建模方法。
3.协助部门建立风险数据库,了解同行业最新模型及分析技术,结合业务现状进行模型优化;
4、完成领导交办的其他工作
技能:
1、熟悉scala、java、python语言
2、熟悉sql,关系型数据库(如:mysql、postgresql)和nosql(redis、mongodb)
3、熟悉各类数学算法,从数据中发现现有系统和算法的不足,提出改进的算法并推动实现
4、了解大数据hadoop、spark生态系统组件
5、良好的沟通、学习、团队协作能力
6、有统计学数学知识,海量数据处理、数据分析和挖掘项目经验优先
有关大数据系统信息简报范文范本四
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。
有关大数据系统信息简报范文范本五
职责:
1. 负责大数据基础和应用平台的整体规划和架构设计,参与需求分析,架构设计,详细设计以及技术选型决策
2. 参与数据挖掘和建模相关核心算法的代码实现
3. 负责大数据算法平台的技术把关,性能调优,控制架构质量,解决项目技术难题;对研发项目和任务需求进行评估和方案设计、拆分任务并指导工程师完成开发
4. 带领团队提供并实现大数据算法平台上各项数据接入、数据挖掘分析及数据可视化的架构设计与能力,支持解决方案实施
5. 负责数据库设计、应用架构设计、核心技术选型等工作
6. 协调解决开发中的技术问题、设计和监控运营指标,保障系统稳定运行
7. 培养,指导有能力的员工,指导工程师进行技术验证实现,核心技术攻关,解决开发过程中的技术难题
任职要求:
1. 熟悉大数据和数据仓库的系统架构设计方法
2. 熟练使用并理解hadoopspark架构及生态。(hadoop,hive,hbase,elasticsearch,kafka,sparkflink等)
3. 熟悉分布式系统架构,有分布式实时、离线和机器学习平台的架构和开发经验,具备海量数据清洗、分析处理及存储的实践经验
4. 熟练使用java,具有大规模分布式系统调优经验
5. 熟悉ai相关算法,熟悉机器学习、深度学习。熟悉ai学习开源框架(tensorflow、pytorch等)者优先;
6. 具备良好的团队合作精神,对工作充满激情。
7. 熟悉fusioninsight平台开发经验者优先
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