職位描述
風(fēng)控算法模型數(shù)據(jù)挖掘畫像機器學(xué)習(xí)Python
工作概要：
負責(zé)對彩票業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，并建立站點、游戲、玩法等相關(guān)畫像數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)推動決策，并提升決策效率；根據(jù)彩票銷售及兌獎業(yè)務(wù)給出合理的風(fēng)險控制算法模型，以提升系統(tǒng)的風(fēng)控和反欺詐能力；根據(jù)彩票業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)合營銷活動等相關(guān)內(nèi)容對營銷活動給出相關(guān)參考模型；分析現(xiàn)行系統(tǒng)日志結(jié)合運維與運營操作給出合理的監(jiān)管和責(zé)任模型。
崗位職責(zé)： 1、數(shù)據(jù)預(yù)處理：對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理和特征加工，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。
2、數(shù)據(jù)挖掘：運用機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)進行深入分析和挖掘，以發(fā)現(xiàn)模式和趨勢。這包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、時間序列分析等多種方法。
3、模型構(gòu)建與優(yōu)化：模型構(gòu)建：根據(jù)業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點，選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法或深度學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析模型。這些模型可以用于分類、預(yù)測、推薦等多個場景。模型優(yōu)化：對構(gòu)建的模型進行評估和優(yōu)化，提高模型的準確性和性能。這包括調(diào)整模型參數(shù)、選擇更合適的算法、優(yōu)化特征工程等方面。
4、數(shù)據(jù)可視化與報告：數(shù)據(jù)可視化：利用數(shù)據(jù)可視化工具將挖掘和分析的結(jié)果以直觀、易懂的方式呈現(xiàn)出來。報告撰寫：撰寫數(shù)據(jù)挖掘報告，向決策者和相關(guān)人員解釋和說明結(jié)果，并提出相應(yīng)的建議和決策支持。這些報告可以包括數(shù)據(jù)摘要、分析結(jié)果、模型性能評估等多個部分。
任職要求：
1、教育程度：計算機、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)相關(guān)專業(yè)；本科及以上學(xué)歷。
2、工作經(jīng)驗：具備5年及以上專業(yè)工作經(jīng)驗。
3、知識：熟悉常用數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析和建模方法；熟練掌握各類算法包括分類算法、聚類算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、異常監(jiān)測等；熟練使用Python、Sql等語言；
熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)棧和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。
熟悉大數(shù)據(jù)技術(shù)棧和工具，如Hadoop、Flink、Kafka等。
4、技能：熟悉數(shù)據(jù)作業(yè)流程，包括指標體系定義、數(shù)據(jù)清洗ETL、數(shù)據(jù)分析挖掘、數(shù)據(jù)可視化與展示；熟悉各種類型的統(tǒng)計方法，比如概率分布、相關(guān)性、回歸、隨機過程等；能夠使用機器學(xué)習(xí)算法建立數(shù)學(xué)模型；熟悉常用大數(shù)據(jù)計算引擎flink；熟悉TensorFlow、PyTorch等深度學(xué)習(xí)框架。
5、核心能力素質(zhì)：分析判斷能力、解決問題能力、執(zhí)行能力、溝通能力、文字能力、抗壓能力、業(yè)務(wù)知識、工作主動性、責(zé)任意識、團隊協(xié)作、嚴謹細致、服務(wù)意識、敬業(yè)精神、正直誠信。
工作地點
北京朝陽區(qū)北四環(huán)東路73號院1號樓8層814
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