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第1篇 大數據分析崗位職責
工作職責:
1、參與大數據平臺的建設維護,持續(xù)穩(wěn)定支撐業(yè)務發(fā)展
2、實時/離線數據etl過程設計和開發(fā)
3、多維度海量數據的分析應用
4、日志分析、實時分析、并行計算等系統設計和實現;
任職資格:
1、對數據敏感,有意愿投身大數據事業(yè)
2、具備扎實的數學、ai知識,至少在以下某一領域有深入的研究:統計機器學習、視覺識別、深度學習;
3、掌握常見分布式計算框架和技術原理,如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等;
4、熟悉linux操作系統和shell編程,熟悉sql編程以及性能調優(yōu);
5、精通java或者其他主流開發(fā)語言;
6、熟悉分布式服務開發(fā),對基于docker的微服務有一定的了解;
7、性格積極樂觀、誠信,能自我驅動,有較強的語言表達能力
8、1~3年工作經驗,資深3年以上,具有電子商務、金融、智能交通行業(yè)經驗優(yōu)先考慮
9、團隊合作無障礙,強烈的自我驅動力和抗壓力
工作職責:
1、參與大數據平臺的建設維護,持續(xù)穩(wěn)定支撐業(yè)務發(fā)展
2、實時/離線數據etl過程設計和開發(fā)
3、多維度海量數據的分析應用
4、日志分析、實時分析、并行計算等系統設計和實現;
任職資格:
1、對數據敏感,有意愿投身大數據事業(yè)
2、具備扎實的數學、ai知識,至少在以下某一領域有深入的研究:統計機器學習、視覺識別、深度學習;
3、掌握常見分布式計算框架和技術原理,如hadoop、mapreduce、yarn、storm、spark等;
4、熟悉linux操作系統和shell編程,熟悉sql編程以及性能調優(yōu);
5、精通java或者其他主流開發(fā)語言;
6、熟悉分布式服務開發(fā),對基于docker的微服務有一定的了解;
7、性格積極樂觀、誠信,能自我驅動,有較強的語言表達能力
8、1~3年工作經驗,資深3年以上,具有電子商務、金融、智能交通行業(yè)經驗優(yōu)先考慮
9、團隊合作無障礙,強烈的自我驅動力和抗壓力
第2篇 大數據分析員崗位職責
1、研究關于醫(yī)療領域的相關國家政策和行業(yè)發(fā)展趨勢,協助公司高層制定公司數據運營戰(zhàn)略以及創(chuàng)新的商業(yè)模式。
2、根據醫(yī)療領域的行業(yè)發(fā)展趨勢以及相關關聯領域的合作,負責醫(yī)療數據運營領域的商業(yè)模式的落地運營。
3參與公司在數據運營工作中的戰(zhàn)略制定,研判政策方向
4.負責醫(yī)療領域數據運營產品的規(guī)劃、設計工作,
5.負責協調公司內部資源,推動和協助產品的研發(fā)落地,滿足市場需求。
6、高效領導團隊、培養(yǎng)團隊,推進戰(zhàn)略項目的實現。
7、指導顧問團隊進行數據運營的產品設計。
8、參加行業(yè)高端會議,發(fā)表專家觀點。
職位要求:
1、統計類、醫(yī)藥類本科學歷及以上;
2、3年及以上數據分析相關工作經驗;
3、熟悉數理統計、預測理論及實踐,掌握數據建?；痉椒?
4、熟悉sql語言、spss或sas、r工具,了解數據倉庫理論及多維數據分析方法;
5、思維敏銳、邏輯嚴謹,良好的數據洞察能力;
6、具備積極主動的工作心態(tài),與公司跨職能部門協同工作時能保持高度的誠信和責任感;
7、耐心、細致,善于學習,具有較強的責任心和團隊合作意識。
第3篇 大數據分析崗崗位職責
大數據分析崗 職位要求
1、大數據挖掘分析及建模
2、大數據數據庫建設和維護
3、大數據需求溝通
4、科室其他常規(guī)報表支持
任職資格
1、本科及以上學歷,985或211畢業(yè)
2、1年金融行業(yè)或互聯網大數據應用經驗
3、偏it方向,會算法、建模的優(yōu)先 職位要求
1、大數據挖掘分析及建模
2、大數據數據庫建設和維護
3、大數據需求溝通
4、科室其他常規(guī)報表支持
任職資格
1、本科及以上學歷,985或211畢業(yè)
2、1年金融行業(yè)或互聯網大數據應用經驗
3、偏it方向,會算法、建模的優(yōu)先
第4篇 大數據分析r語言崗位職責及相關職位要求
大數據分析（r語言）職位要求
1.國外優(yōu)秀大學本科以上畢業(yè)，計算機、數學相關專業(yè)背景；2年以上算法、海量數據挖掘相關項目經驗；
2.熟悉r開發(fā)，熟悉數據應用，熟悉數據分析過程和業(yè)務問題解決；
3.熟練掌握java/python編程語言中的一種；
4.熟悉常用機器學習，數據挖掘，推薦系統等相關算法；
5.主動性強、學習能力強，易溝通，團隊合作精神佳。
大數據分析（r語言）崗位職責
1.通過海量數據挖掘、機器學習等方法，構建用戶畫像、個性化推薦、預測、 風險控制等系統；
2.參與數據挖掘項目的設計、實現、算法調研、優(yōu)化；
3.用戶分析、理解及建模，持續(xù)提升用戶產品體驗；
4.調研并促進數據挖掘在公司多個業(yè)務領域的應用。
