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机会编号:JD10145603
数据分析工程师 薪资面议
北京市 · 硕士及以上 · 3年以上
2022-07-02
周女士 | zhouping@haier.com
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职责描述
1.与产品和项目团队协作,应用数据挖掘技术,把业务问题转化为数据模型,分析和挖掘业务机会和问题,有效支撑产品或项目的AI建模和落地。
上述数据挖掘技术包括但不仅限于:数据预处理/特征工程相关算法(onehot独热编码、标准化、归一化、缺失值处理、数据增强、剪枝等),回归(多元线性、非线性回归算法:指数回归、对数回归、多项式回归等)、分类(二分类:逻辑回归,决策树算法/多分类算法:Xgboost、Gbdt、LGB、Adaboost、CART等)、聚类(基于层次、划分、密度、网格、模型、图和模糊的聚类等)、降维(PCA,Xgboost进行特征贡献度分析等)、归因分析、因子分析、关联分析、社交网络分析、标签传播、梯度提升算法等,应用于用户聚类/分类分析(客户分层/分群、客户画像)、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析,潜在客户挖掘、流失客户预警,量化交易、信用风险评分、风险预警等业务分析、业务建模、关联分析等专题。
2.研究工业大数据领域前沿的数据挖掘技术,并应用到业务分析实践中。
上述数据挖掘技术包括但不仅限于:数据预处理/特征工程相关算法(onehot独热编码、标准化、归一化、缺失值处理、数据增强、剪枝等),回归(多元线性、非线性回归算法:指数回归、对数回归、多项式回归等)、分类(二分类:逻辑回归,决策树算法/多分类算法:Xgboost、Gbdt、LGB、Adaboost、CART等)、聚类(基于层次、划分、密度、网格、模型、图和模糊的聚类等)、降维(PCA,Xgboost进行特征贡献度分析等)、归因分析、因子分析、关联分析、社交网络分析、标签传播、梯度提升算法等,应用于用户聚类/分类分析(客户分层/分群、客户画像)、获客渠道效率分析、用户留存和激活分析,潜在客户挖掘、流失客户预警,量化交易、信用风险评分、风险预警等业务分析、业务建模、关联分析等专题。
2.研究工业大数据领域前沿的数据挖掘技术,并应用到业务分析实践中。
任职要求
1. 统计学、应用数学、计算机硕士研究生及以上学历,有3年以上能源、环境、化工等工业生产制造行业的数据挖掘工作经历,有较深入的场景研究及模型封装成果;
2. 具有机器学习和数据挖掘的理论基础和实践经验,熟练掌握SQL、Python等数据处理和分析工具;
3. 对数据敏感,逻辑严谨,能较为快速理解业务,发掘业务场景和数据之间的联系;
4. 有较强的沟通能力,积极乐观、诚信、有责任心,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。
2. 具有机器学习和数据挖掘的理论基础和实践经验,熟练掌握SQL、Python等数据处理和分析工具;
3. 对数据敏感,逻辑严谨,能较为快速理解业务,发掘业务场景和数据之间的联系;
4. 有较强的沟通能力,积极乐观、诚信、有责任心,具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神。
工作地点
北京市 东湖国际中心