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崗位職責(zé)是什么
數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)專業(yè)角色，負(fù)責(zé)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，以驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策和創(chuàng)新。他們將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的洞察，為企業(yè)戰(zhàn)略提供科學(xué)依據(jù)。
崗位職責(zé)要求
1. 深厚的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，精通概率論、線性代數(shù)等相關(guān)理論。
2. 熟練掌握python、r、sql等編程語言，能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和建模工作。
3. 精通各種數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如回歸分析、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
4. 具備大數(shù)據(jù)處理和云計(jì)算平臺(tái)（如hadoop、spark）的使用經(jīng)驗(yàn)。
5. 良好的商業(yè)敏感度，能理解業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)解決方案。
6. 強(qiáng)烈的創(chuàng)新意識(shí)，持續(xù)關(guān)注新興數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)和工具。
7. 出色的溝通能力，能向非技術(shù)人員清晰解釋復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
崗位職責(zé)描述
數(shù)據(jù)科學(xué)家在日常工作中扮演著多面手的角色。他們不僅需要設(shè)計(jì)和實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，還負(fù)責(zé)建立預(yù)測模型，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。通過與各部門合作，他們確保數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策能夠貫穿企業(yè)的各個(gè)層面。此外，他們還負(fù)責(zé)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。
有哪些內(nèi)容
1. 數(shù)據(jù)獲取與管理：收集內(nèi)外部數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保數(shù)據(jù)可用性。
2. 數(shù)據(jù)分析與建模：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，建立預(yù)測和分類模型。
3. 業(yè)務(wù)洞察挖掘：解讀分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)趨勢、模式和機(jī)會(huì)，為戰(zhàn)略規(guī)劃提供數(shù)據(jù)支持。
4. 報(bào)告與可視化：創(chuàng)建清晰、有影響力的報(bào)告和數(shù)據(jù)可視化，幫助決策者理解復(fù)雜的分析結(jié)果。
5. 項(xiàng)目協(xié)作：與產(chǎn)品、運(yùn)營、市場等部門緊密合作，將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為實(shí)際行動(dòng)。
6. 技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新：探索新的數(shù)據(jù)工具和技術(shù)，提升數(shù)據(jù)分析效率和精度。
7. 數(shù)據(jù)治理：參與制定數(shù)據(jù)政策和標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)企業(yè)數(shù)據(jù)文化的形成和發(fā)展。
數(shù)據(jù)科學(xué)家是企業(yè)的數(shù)據(jù)導(dǎo)航者，他們用數(shù)據(jù)講述故事，揭示隱藏的商業(yè)價(jià)值，助力企業(yè)在數(shù)字化時(shí)代保持競爭優(yōu)勢。
數(shù)據(jù)科學(xué)家崗位職責(zé)范文
第1篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家/自然語言/機(jī)器學(xué)習(xí)工程師崗位職責(zé)職位要求
職責(zé)描述：
職責(zé)描述
通過nlp對(duì)海量自然語言文本信息進(jìn)行建模，抽取，歸類，合并，標(biāo)準(zhǔn)化，清洗等等操作。
通過neural network的deep learning對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，并不斷探索新的學(xué)習(xí)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(xí)平臺(tái)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(qiáng)的邏輯思維能力，善于分析梳理業(yè)務(wù)需求并實(shí)現(xiàn)；
良好的溝通和協(xié)作能力，以及小團(tuán)隊(duì)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2篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家（金融）職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述：
崗位職責(zé)：
1、熟練使用python進(jìn)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(shí)施；
3、主導(dǎo)或深度參與金融建模項(xiàng)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(yàn)，信貸風(fēng)控服務(wù)商或銀行金融機(jī)構(gòu)經(jīng)驗(yàn)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(qiáng)的獨(dú)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(qiáng)的溝通能力和以目標(biāo)為基礎(chǔ)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)；
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(shí)現(xiàn)公司政策落地。
第3篇 研發(fā)部數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述：
職責(zé)描述：
負(fù)責(zé)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(biāo)體系和產(chǎn)品研發(fā)數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長；
負(fù)責(zé)產(chǎn)品和運(yùn)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(jì)和分析a/b testing實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的業(yè)務(wù)策略；
任職要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)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(yàn)；
有系統(tǒng)性數(shù)據(jù)分析方法論的沉淀；
有應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行業(yè)務(wù)建模的經(jīng)驗(yàn)，
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(tái)的海量數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)；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(yàn)；有機(jī)器學(xué)習(xí)博士學(xué)位
第4篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家-博士（r2）職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述：
職責(zé)描述：
1、了解課題的實(shí)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(jì)和規(guī)劃相關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)的解決方法及范圍，進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理，開發(fā)建立機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)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(bào)告
任職要求：
1、在以下其中一個(gè)或多個(gè)領(lǐng)域有很強(qiáng)的閱歷
2、計(jì)算機(jī)科學(xué)；統(tǒng)計(jì)學(xué)；經(jīng)濟(jì)學(xué)；計(jì)算語言學(xué)
3、在循證和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有一定的工作經(jīng)驗(yàn)和切身體會(huì)
4、能提供切實(shí)案例證明具有開發(fā)建立多種數(shù)學(xué)模型的經(jīng)驗(yàn)和技能， 包括先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模和統(tǒng)計(jì)學(xué)驗(yàn)證及方法論
5、具有優(yōu)秀的計(jì)算機(jī)編程技能并熟悉一種或多種開發(fā)平臺(tái)
6、擁有不斷進(jìn)取的精神和開放的胸懷
7、對(duì)r語言，python有深層次的理解和較強(qiáng)的實(shí)用能力
8、熟悉sql、java計(jì)算機(jī)語言應(yīng)用能力
9、計(jì)算機(jī)或統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士畢業(yè)，博士優(yōu)先考慮
10、在機(jī)器學(xué)習(xí)或統(tǒng)計(jì)分析領(lǐng)域有三年以上工作經(jīng)驗(yàn)
11、英語口語流利
第5篇 算法專家/數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述：
職責(zé)描述：
1、熟練掌握各種主流機(jī)器學(xué)習(xí)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(duì)業(yè)界的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用有廣泛了解并且能夠跟蹤最新進(jìn)展；
3、承擔(dān)深度學(xué)習(xí)相關(guān)方面的核心算法的研究工作；
4、制定有效項(xiàng)目進(jìn)度管理機(jī)制，按照項(xiàng)目上線時(shí)間表，推進(jìn)項(xiàng)目研發(fā)工作。
任職要求：
1、擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)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(yàn)的碩士；
2、在自然語言處理（nlp）、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模分布式機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有3-5年研發(fā)經(jīng)驗(yàn)；
3、熟練掌握各種深度學(xué)習(xí)工具； coding能力較強(qiáng)，主導(dǎo)過項(xiàng)目算法核心模塊工程化實(shí)現(xiàn)優(yōu)先；
4、良好的溝通能力和團(tuán)隊(duì)合作精神，有一定的組織協(xié)調(diào)能力；
5、對(duì)于把大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠應(yīng)用到實(shí)際業(yè)務(wù)場景產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值具有強(qiáng)烈的熱情。
第6篇 數(shù)據(jù)科學(xué)家職位描述與崗位職責(zé)任職要求
職位描述：
職責(zé)描述：
負(fù)責(zé)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(biāo)體系，用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)各個(gè)產(chǎn)品改進(jìn)；
負(fù)責(zé)產(chǎn)品和運(yùn)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(jì)和分析a/b testing實(shí)驗(yàn)，并將實(shí)驗(yàn)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(jī)會(huì)等；
自驅(qū)開展專題數(shù)據(jù)研究，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品體驗(yàn)優(yōu)化和用戶增長。
任職要求：
計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)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(yàn)；
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(jì)方法如：線性回歸、邏輯回歸、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、聚類、分群等，熟悉主流統(tǒng)計(jì)分析軟件，數(shù)據(jù)挖掘的常用算法，能夠進(jìn)行海量數(shù)據(jù)處理和挖掘；
有設(shè)計(jì)和分析a/b testing的經(jīng)驗(yàn)；
有應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行業(yè)務(wù)建模的經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)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(jìn)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(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
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。
