职位&公司对比
职位详情
- 南京
- 1-3年
- 本科
- 计算机视觉
- 机器学习
- 图像识别
熟直聘练掌握常用深度学习框架,有图像识别编码经kanzhun验。或有航测、来自BOSS直聘摄影直聘测量相关软件BOSS直聘算法工作和研究经历。
职位详情
- 南京
- 1-3年
- 本科
- 数学/统计相关专业
- 机器学习算法/工程化经验
- 深度学习经验
数据挖掘的岗位要求通常包括以下几个方面: 1. 数据分析和统计学知识:具备扎实的数据分析和统计学基础,熟悉常用的数据分析方法和统计学原理,能够运用统计学方法进行数据挖掘和分析。 2. 机器学习和数据挖掘算法:熟悉常用的机器学习和数据挖掘算法,如决策树、聚类、回归、神经网络等,能够选择和应用合适的算法解决实际问题。 3. 编程和数据处理能力:具备良好的编程能力,熟悉常用的编程语言(如Python、R等),能够进行数据处理、特征工程和模型实现等工作。 4. 数据库和SQL知识:熟悉数据库和SQL语言,能够进行数据的存储、查询和管理,具备良好的数据处理和数据清洗能力。 5. 数据可视化和报告撰写能力:能够使用数据可视化工具(如Tableau、matplotliBOSS直聘b等)将BOSS直聘分析结果以图表形式展示,具备良好的报告撰写和沟通能力,能够向非技术人员解释和传达数据分析结果。 6. 领域知识和问题理解能力:具备相关领域的知识背景,能够理解业务需求和问题,将数据挖掘技术应用到实际场景中解决问题。 7. 团队合作和项目管理能力:具备kanzhun良好的团队合作和沟通能力,能够与团队成员协作完成项目任务,具备项目管理和时间管理能力。 8. 持续学习和创新意识:具备持续学习和自我提升的意识,关注最新的数据挖掘技术和发展趋势,能够不断创新和改进工作方法和boss技术手段。
技能解析
- 深度学习框架
- 深度学习
- 软件算法
数据来自CSL职业科学研究室
技能解析
- 熟悉数据库
- 项目管理
- 编程语言
- 理解能力
- 数据处理能力
- 神经网络
- 具备项目管理
- 创新意识
- 数据分析
- 机器学习
- 数据挖掘算法
- 沟通能力
- 熟悉数据
- 技术应用
- 可视化工具
- 分析方法
- 数据处理
- 数据挖掘
- 报告撰写能力
- 撰写能力
- 使用数据
- 项目管理能力
- 学习和创新
- SQL语言
- 解决问题
- 编程能力
- 团队合作
- 数据可视化
- 分析结果
- 数据清洗
- 改进工作
- 数据可视化工具
- 管理能力
- 发展趋势
- 解决实际问题
数据来自CSL职业科学研究室
工作时间
公司福利
- 五险一金
- 加班补助