浙江大學(xué)圖書館CADAL項(xiàng)目管理中心2020年6月招聘數(shù)據(jù)挖掘與分析工程師及數(shù)據(jù)分析員

時(shí)間:2020-06-08來(lái)源:中國(guó)博士人才網(wǎng) 作者:佚名

因項(xiàng)目工作需要，招聘數(shù)據(jù)挖掘與分析工程師及數(shù)據(jù)分析員若干名，派遣至浙江大學(xué)圖書館CADAL項(xiàng)目管理中心工作。凡符合招聘崗位要求且有意向者，請(qǐng)將個(gè)人簡(jiǎn)歷（包括學(xué)習(xí)、工作經(jīng)歷）以及其它證明本人能力的相關(guān)資料發(fā)至郵箱chuyi_ph@zju.edu.cn，主題請(qǐng)注明“崗位應(yīng)聘姓名 ”期間如有問(wèn)題，請(qǐng)郵件聯(lián)系。經(jīng)考核后擇優(yōu)錄取、待遇面議。
截止時(shí)間：2020年6月22日
咨詢電話：0571-87951969（潘老師）
杭州江南人才服務(wù)有限公司
2020年6月3日
崗位要求

招聘單位	招聘崗位	職數(shù)	招聘崗位及要求
浙江大學(xué)圖書館CADAL項(xiàng)目管理中心	數(shù)據(jù)挖掘與分析工程師	若干名	職位描述： 1.負(fù)責(zé)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘與分析工具的設(shè)計(jì)工作； 2.在項(xiàng)目大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)建模、分析和挖掘，完成數(shù)據(jù)挖掘與分析報(bào)告； 3.能根據(jù)數(shù)據(jù)和項(xiàng)目特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu)； 4.能選擇合適的數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行分析并進(jìn)行良好的可視化展示； 5.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建文本特征模型，進(jìn)行影響力評(píng)價(jià)及趨勢(shì)預(yù)測(cè)；要求： 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)背景專業(yè)畢業(yè)，學(xué)習(xí)并掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析基本原理； 2.具備大數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用的數(shù)據(jù)分析方法和挖掘算法； 3.能利用數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)的常用工具，靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)，具備抽象和建模能力，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)察覺(jué)到背后的潛在變化和問(wèn)題； 4.具有大數(shù)據(jù)挖掘、分析相關(guān)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，參加過(guò)完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目并有成功案例優(yōu)先； 5.樂(lè)于不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)新知識(shí)。具體的： 1)會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理，如SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作； 2)會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如：Python或R； 3)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力優(yōu)先，如爬蟲； 4)會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告； 5)熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，會(huì)根據(jù)需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)模型，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，并選擇對(duì)應(yīng)的算法及工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理； 6)有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉分布式集群開發(fā)平臺(tái)如：Hadoop集群環(huán)境，Spark集群環(huán)境優(yōu)先。
	數(shù)據(jù)分析員	若干名	職位描述： 1.負(fù)責(zé)項(xiàng)目大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)挖掘與分析工具的設(shè)計(jì)工作； 2.在項(xiàng)目大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)建模、分析和挖掘，完成數(shù)據(jù)挖掘與分析報(bào)告； 3.能根據(jù)數(shù)據(jù)和項(xiàng)目特點(diǎn)選擇最合適的數(shù)據(jù)挖掘算法，并做調(diào)優(yōu)； 4.能選擇合適的數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行分析并進(jìn)行良好的可視化展示； 5.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建文本特征模型，進(jìn)行影響力評(píng)價(jià)及趨勢(shì)預(yù)測(cè)；要求： 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)背景專業(yè)畢業(yè)，學(xué)習(xí)并掌握數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析基本原理； 2.具備大數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)，熟悉常用的數(shù)據(jù)分析方法和挖掘算法； 3.能利用數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)的常用工具，靈活運(yùn)用到實(shí)踐工作中，以便有效的開展數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)，具備抽象和建模能力，能夠通過(guò)數(shù)據(jù)察覺(jué)到背后的潛在變化和問(wèn)題； 4.具有大數(shù)據(jù)挖掘、分析相關(guān)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，參加過(guò)完整的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目并有成功案例優(yōu)先； 5.樂(lè)于不斷學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘與分析相關(guān)新知識(shí)。 6.熟悉圖情專業(yè)計(jì)量分析具體的： 1)會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理，如SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作； 2)會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如：Python或R； 3)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力優(yōu)先，如爬蟲； 4)會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫數(shù)據(jù)報(bào)告； 5)熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，會(huì)根據(jù)需要選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)模型，如監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的模型，并選擇對(duì)應(yīng)的算法及工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理； 6)有大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)，熟悉分布式集群開發(fā)平臺(tái)如：Hadoop集群環(huán)境，Spark集群環(huán)境優(yōu)先。