“罗渽民民很爱你”通过精心收集，向本站投稿了5篇数据挖掘推荐系统的工程师，怎样选择杭州，上海和北京呢？，下面是小编整理后的数据挖掘推荐系统的工程师，怎样选择杭州，上海和北京呢？，欢迎您能喜欢，也请多多分享。
篇1：数据挖掘推荐系统的工程师，怎样选择杭州，上海和北京呢？
目前在北京做推荐系统相关的工作，感觉到北京的压力比较大，而且自己的圈子太小，所以想换一个城市拼搏，能想到的只有杭州和上海，有没有大牛来综合比较一下这三个城市的房价，发展和生活成本，气候等等呢，ps：我是北方人
[数据挖掘推荐系统的工程师，怎样选择杭州，上海和北京呢？]
篇2：数据系统工程师判断题
数据系统工程师判断题
1、 数据库系统运行的基本工作单位是事务，事务通常以 BEGIN TRANSACTION 语句开始，以 COMMIT 或 ROLLBACK 语句结束。T
2、 GPRS中Gb接口的优化主要是根据服务节点和基站侧的话务统计数据为依据。T
3、 中国移动通信彩信（MMS）系统是使用TCP/IP技术提供多媒体消息通信业务的网络。F
4、 SP入网前应进行验收测试。其标准为忙时业务成功率不小于98%,2、 网络时延（指从MMSC ping SP服务器的环回时延）不大于500毫秒,3、 SP响应时延（指从彩信系统发出业务请求到接收到业务响应的时延）不大于1秒，
T
5、 IP承载网维护模式采用“集中调度、属地维护”的.原则。T
6、 ORACLE可以删除除在用户帐号中的表或视图的快照，或者是用户创建的角色。F
7、 查看表空间大小的命令为：SQL> select * from dba_tablespaces。T
8、 网线可以分为标准网线、直连网线、交叉网线三种。F
9、 GGSN可以根据每APN来配置IP地址池和DHCP server。T
10、 省内骨干网核心路由器服务中断半个小时以上属省内严重通信故障。T
篇3：数据挖掘工程师工作的岗位职责
职责：
1.负责海量数据的分析开发工作;
2.完成数据挖掘模型，跟踪模型的实施和效果，定期优化算法和分析策略，分析研究后提供建设性建议 ;
3.优化大数据存储、计算等各方面性能，确保能从海量大数据信息里，有效进行数据分析和挖掘;
4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;
5.参与相关数据标准和规范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;
2.计算机、数学相关专业本科以上学历;
3.2年以上数据挖掘及其相关经验，对常用的数据挖掘算法有较深入了解，有实际算法调优经验 ;
4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理，具备实际的建模经验，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具备相关应用经验;
5.熟悉hadoop生态，具有spark/flink等实际开发经验;
6.极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值，相关;
7.熟悉分布式存储，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;
8.富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战，良好的沟通技巧和团队合作，抗压性强，能适应加班。
篇4：数据挖掘工程师工作的岗位职责
职责：
1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;
2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;
3、进行大数据场景下的数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;
4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;
5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。
岗位要求：
1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;
2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;
3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;
4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。
篇5：数据挖掘工程师工作的主要职责
职责
1 负责房地产大数据系统的开发;
2 负责房地产相关业务算法的设计开发;
3 进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;
4 参与项目的技术攻坚和优化，相关系统的架构设计和评审，以及对问题的跟踪和解决;
5 参与系统文档的撰写、维护.
工作要求
1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历， 具有数据挖掘领域2年以上开发经验;
2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种，Python优先;
3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;
4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统，熟悉Hadoop相关组件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟练运用Storm/Spark/Mahout，有开发经验者优先;
5、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法，熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;
6、具有以下经验者优先：
