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職位描述
數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘PythonR語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)云計(jì)算/大數(shù)據(jù)互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算機(jī)軟件
崗位職責(zé):
1、主要負(fù)責(zé)新能源相關(guān)項(xiàng)目:
2、在項(xiàng)目前期負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘分析項(xiàng)目需求調(diào)研、分析，設(shè)計(jì)解決方案;
3、基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建設(shè)備故障預(yù)警模型，完成機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，探索更多數(shù)據(jù)能力的增量?jī)r(jià)值;
4、在項(xiàng)目后期負(fù)責(zé)模型相關(guān)材料編寫(xiě)工作。
任職要求:
1、熟練掌握統(tǒng)計(jì)分析類(lèi)方法，熟悉偏差方差理論；
2、熟練掌握異常值分析、缺失值處理、降維升維、歸一化等特征工程方法;
3、熟練掌握嶺回歸、 K-Means、DBSCAN、決策樹(shù)、SVM等回歸、聚類(lèi)、分類(lèi)算法原理、熟練掌握Bagging、Boosting集成算法原理；
4、熟練掌握RNN、LSTM、ARMA等時(shí)序分析算法原理及應(yīng)用:
5、熟練使用Sql、Python語(yǔ)言編程;
6、有機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型開(kāi)發(fā)(數(shù)據(jù)探索-數(shù)據(jù)清洗-特征工程-模型搭建-模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)部署)及落地應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn):
1、主要負(fù)責(zé)新能源相關(guān)項(xiàng)目:
2、在項(xiàng)目前期負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘分析項(xiàng)目需求調(diào)研、分析，設(shè)計(jì)解決方案;
3、基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建設(shè)備故障預(yù)警模型，完成機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練與優(yōu)化，探索更多數(shù)據(jù)能力的增量?jī)r(jià)值;
4、在項(xiàng)目后期負(fù)責(zé)模型相關(guān)材料編寫(xiě)工作。
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3、熟練掌握嶺回歸、 K-Means、DBSCAN、決策樹(shù)、SVM等回歸、聚類(lèi)、分類(lèi)算法原理、熟練掌握Bagging、Boosting集成算法原理；
4、熟練掌握RNN、LSTM、ARMA等時(shí)序分析算法原理及應(yīng)用:
5、熟練使用Sql、Python語(yǔ)言編程;
6、有機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型開(kāi)發(fā)(數(shù)據(jù)探索-數(shù)據(jù)清洗-特征工程-模型搭建-模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)部署)及落地應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn):
職位福利：五險(xiǎn)一金、績(jī)效獎(jiǎng)金、交通補(bǔ)助、餐補(bǔ)、通訊補(bǔ)助、帶薪年假、定期體檢、節(jié)日福利
工作地點(diǎn)
雁塔區(qū)西安市高新區(qū)天谷八路軟件新城國(guó)家電子商務(wù)示范基地六樓
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王女士/HRBP
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