[找工作]数据挖掘岗位2016校招要求

大数据公司星环科技招聘：

Hadoop/SPARK/SQL开发
职位要求：
1.熟悉并行计算或者分布式计算
2.有深厚的操作系统，数据结构和算法基础
3.熟练掌握Java
4.较强的团队合作能力

云计算平台开发
工作职责:
基于Docker开源社区，开发高可靠自动化的云计算平台
职位要求：
掌握基础的计算机专业知识，如Linux，网络，数据库，操作系统等
对新兴事物有强烈的好奇心，有将最新的技术转化为产品的热情
有与人沟通的能力，乐意分享，敢于承诺
有互联网或大数据相关经验
日常工作中熟练掌握并使用(Go, Java, C++)至少一种编程语言，熟悉Go语言者有加分，
参与过开源项目者有加分

POC工程师
职位要求：
计算机或相关专业本科（或以上）学历
熟悉Linux shell以及SQL 语言
熟悉Java语言
了解Hadoop，熟悉Hadoop，HBase，Hive基本命令
有Hadoop/HBase/Hive/Sqoop/Flume使用经验者优先
做事认真负责，沟通能力良好，自学能力较强，能够出差。

Maxent, Inc.（互联网创业公司，互联网+方向，入选了亚马逊AWS云创计划、Microsoft创投加速器第七期）

大数据架构师
工作地点：上海市
工作年限：5年以上
最低学历：本科
招聘人数：2
职位月薪：￥20K-40K
岗位职责：
1、对业务需求深入分析，从而进行大数据平台的设计，开发，搭建和支持
2、负责数据流系统的设计，搭建，部署和维护
3、负责系统性能，可靠性和数据安全的设计及持续改进
4、审核和评估相关方案与设计，以确保其符合架构规划，满足业务需求
任职要求：
1、熟悉开源大数据工具如：hadoop, Kafka, spark, elastic search，常用NoSQL数据
库等
2、精通上述工具之一或对开源社区有贡献者优先
3、熟悉AWS云服务
4、熟悉Zabbix等系统工具
5、对于大数据架构有极深入的理解和自己独到的见解
6、高度的抽象思维系统思维能力

数据科学家
工作地点：上海市
工作年限：5年以上
最低学历：硕士
招聘人数：2
职位月薪：￥20K-35K
岗位职责：
1、数据科学家的工作包括数据挖掘和机器学习, 需要进行数据采集，分析，建模，训练
，
2、将相关算法实现（需要对并行计算有丰富经验），调参，评估，以及改进。
任职要求：
1、Computer Science, 计算数学，应用数学，工程或统计相关硕士以上学位
2、坚实的数学基础（数学分析，线性代数，概率论及数理统计，离散数学，数值方法）
3、Machine Learning，Bayesian Statistics, Natural Language Processing,
Numerical Analysis
4、大数据或分布式计算相关经验：MapReduce, Spark, Storm etc
5、熟悉Python，R及相关数值/科学计算的库如（NumPy, SciPy等）
6、熟悉分布式计算架构
7、良好的英文阅读能力

高级／数据挖掘工程师
工作职责：
1、 帮助业务部门发掘分析需求，提供高级数据分析服务，设计和开发数据分析产品；
2、 参与各类数据决策产品的设计、开发与运维工作，与业务部门及技术部门紧密合作
完成项目；
3、 对各类业务活动进行深入数据分析，开展数据产品核心算法的研发，对海量数据进
行挖掘建模，优化数据模型、深化其产品化应用领域；
4、 整理数据挖掘产品化过程中的关键业务点以及数据模型组件，对综合数据解决方案
进行产品规划与核心代码的开发。
任职资格：
必备:
1、掌握sql, shell, r, python中的至少一种脚本语言
2. 基本的数据分析能力
加分项:
1、 2-5年数据分析与挖掘建模相关工作经验，有实际的数据挖掘项目经历，并取得相关
的应用效果；
2、 统计学、应用数学、计算机、经济学或相关专业本科及以上学历，有扎实的数据挖
掘算法功底与应用建模实践能力；
3、 掌握一定的数理统计、数据分析、挖掘建模方法 ；
4、 具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能，能够开发创新分析方法以解决实际
的复杂商业问题，拥有团队合作精神以及良好的沟通交流能力；
5、 良好沟通能力和工作激情具有良好的团队协作精神，可以承受较强的工作压力，擅
于协调沟通。

高级Java系统工程师
1.精通Java或Scala；
2.熟悉常用工程工具：Jenkins, Maven/Sbt, Git/SVN, Eclipse/IntelliJ, 等等；
3.熟悉设计模式，熟练掌握面向对象编程和事件驱动编程风格；
4.具备基本的数据分析能力；
5.有海量数据／高并发处理背景优先；
6.精通一种以上主流RDBMS或NoSQL系统优先；
7.有系统或JVM性能调优经验优先；
8.良好的团队合作精神。

蘑菇街”中国互联网100强内推

机器学习/数据挖掘攻城师
职位描述：
负责蘑菇街排序、个性化推荐、广告算法、反作弊/反垃圾、用户画像、知识图谱、搜索

Query挖掘处理，授信模型，风控模型系统，图像处理和识别等一项或多项。
职位要求：
1.热爱机器学习，熟悉相关算法，优秀的算法和数学功底。
2.对算法能完成的事情有很强的成就感，也要能耐得住做研究的寂寞。
加分：
1.热爱ACM并且拿过奖。
2.完成Andrew Ng的机器学习课程。

美团2016校园招聘

【数据开发⼯程师】
关键字：
Python，PHP，Java，Shell，Linux，Hadoop，MapReduce，Hive，HBase，Spark，Storm，
MySQL，数据仓库，维度建模，OLAP，ETL，数据治理
⼯作地点： 北京
岗位职责：
1. 参与美团数据仓库体系的设计、开发、维护⼯作，通过数据仓库、元数据管理、数据治理等技术
⼿段使数据的开发适应业务的快速变更，并管理PB级以上的数据；
2. 理解业务的分析需求，基于Hadoop，Hive等分布式平台参与数据处理和计算优化的⼯作，⾼效⽀
撑业务决策；
3. 与数据产品经理⼀起，解决数据准确性、计算稳定性相关的技术问题。
职位要求：
1. 本科及以上学历，计算机、通信、数学、统计等相关专业；
2. 有良好的编程能⼒，有较强的动⼿和学习能⼒，⾄少熟练掌握⼀⻔编程语⾔；若能额外熟悉⼀⻔
脚本语⾔如PHP，Python，Shell等更佳；
3. 扎实的计算机专业技术，掌握操作系统、计算机⺴络和数据库知识，熟悉⾄少⼀⻔数据库管理系
统（如MySQL），掌握SQL，若熟悉数据仓库理论更佳；
4. 熟悉Hadoop，Hive等分布式平台，有⼤数据处理经验者更佳；
5. 有良好的逻辑思维能⼒与沟通能⼒。

【机器学习/数据挖掘算法⼯程师】
关键字：
C/C++，Java，Python，Scala，Hadoop，Hive，Spark，MPI，LR，GBDT，DNN，Deep
Learning，Random Forest，FTRL，特征/模型/机器学习/数据挖掘/深度学习/在线学习
⼯作地点： 北京厦⻔
岗位职责：
1. 使⽤机器学习/数据挖掘算法从⼤规模数据中挖掘有价值知识（如⽤户画像、商户画像、知识图谱
等）；
2. 使⽤机器学习/数据挖掘算法解决业务问题（如搜索、推荐、个性化定向、商户营销）；
3. 深⼊理解、实现、优化机器学习/数据挖掘算法。
职位要求：
1. 本科及以上学历，计算机/数学相关专业；
2. 精通C/C++/Java语⾔编程，精通数据结构和算法设计；
3. 掌握扎实的数学基础，如线性代数、概率论、⾼等数学等；
4. 熟练掌握数据挖掘或⾃然语⾔处理的基础理论和⽅法；
5. 有⼤规模的⽂本或⺴⻚处理经验，参与过实际的⼤型机器学习/数据挖掘项⺫；
6. 具有良好的分析问题和解决问题的能⼒，对解决具有挑战性问题充满激情。

【⾃然语⾔处理研发⼯程师】
关键字：
C/C++，Shell，Python，Perl，Hadoop，Hive，Spark，MPI，⾃然语⾔处理/智能对话/机器学习/数
据挖掘/主题模型/情感分析，Query分析/Term重要性/分词/紧密度/语义计算/语义匹配
⼯作地点： 北京
岗位职责：
1. 结合美团产品，深⼊研究⾃然语⾔处理领域的特定技术；
2. 深度语义理解，让美团更懂⽤户；
3. 深度语义计算，让美团精准匹配⽤户需求；
4. 智能问答技术，让美团为客户实时解决各种问题。
职位要求：
1. 本科及以上学历，计算机相关专业；
2. 熟练掌握⾃然语⾔处理领域的基础理论和⽅法，并有丰富的相关⽅向的研究经验；
3. 在⼀个或多个领域有深⼊研究：分词、⽂本分类、语义分析、语义表⽰、语义匹配、组块分析、
主题模型、篇章分析等；
4. 熟练掌握C/C++Python/Perl/Shell等编程语⾔及数据结构基础算法；
5. 优秀的分析问题和解决问题的能⼒，对解决具有挑战性问题充满激情。

【社招】【蚂蚁金服】数据挖掘、机器学习岗位

学历： 硕士、博士
工作年限： 两年以上
BU： 蚂蚁金服
工作地点： 杭州
要求层级： P7/P8及以上

岗位工作描述:
1、分析蚂蚁金服每天数亿用户的金融行为，如朋友间资金转账、银行卡提现、淘宝天猫
交易、基金购买等等，利用分类、标注、聚类等机器学习手段，从中挖掘出非正常的金
融行为。
2、响应央行CDD、KYC的监管需求，识别挖掘蚂蚁金服亿级用户的360度特征。
3、基于文本模糊匹配、ngram语言模型、复杂网络标签传播等算法技术，实时识别国际
金融行为的风险，保护国际支付宝用户，符合OFAC监管要求。

岗位要求:
1、数据挖掘、机器学习、自然语言处理、信息检索、图像识别、语音识别等相关专业硕
士及以上学历。
2、对分类、回归、聚类、标注等统计机器学习问题具有很深的理解，熟悉常用的模型，
如：lr、knn、naive bayes、rf、gbdt、svm、pca、svd、lda、psi、kmeans、kmodes、
crf、markov、lasso等；对深度学习领域的cnn、dbn、auto-encoder有研究者优先。
3、熟练掌握JAVA或C++编程语言，并熟练掌握一门脚本语言，如Python；有linux、
mac等平台研发环境经验优先。
4、有大数据分布式处理经验，如Hadoop、Spark、Flink等框架经验。
5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享意愿，对业务有很好的理解能力。

最后

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