數(shù)據(jù)分析 建模歸因Python、Pandas、Numpy 部門：人工智能與創(chuàng)新應(yīng)用處 做建模歸因投產(chǎn)的項目 數(shù)據(jù)挖掘與分析人員 Python、Pandas、Numpy 崗位：銷售策略/客戶畫像經(jīng)歷等項目做的比較資深的高級人員 1、本科及以上學(xué)歷，計算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、信息管理等相關(guān)專業(yè) 2、熟練掌握 SQL，能夠進(jìn)行高效的數(shù)據(jù)查詢和處理，熟悉 Hadoop、Spark、Flink 等大數(shù)據(jù)處理框架 3、熟悉 Python、Java、Scala 等編程語言中的一種或多種 ，熟悉數(shù)據(jù)處理和分析庫，如 Pandas、Numpy、Scikit - learn 等 4、具備良好的溝通能力和團(tuán)隊協(xié)作精神，能夠與不同部門的人員進(jìn)行有效的溝通和協(xié)作；有較強的問題解決能力，能夠獨立分析和解決數(shù)據(jù)開發(fā)過程中遇到的問題 5、必須熟悉車險電銷業(yè)務(wù)，或具有從0到1實施實際分析類項目經(jīng)驗。 數(shù)據(jù)挖掘與分析人員 Python、Pandas、Numpy 顧問級崗位職責(zé) 1、負(fù)責(zé)公司上下游業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的收集、整理與清洗，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，為后續(xù)分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。 2、針對不同來源的數(shù)據(jù)，進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換和加載（ETL）操作，消除數(shù)據(jù)噪聲、糾正數(shù)據(jù)錯誤，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合分析和存儲的格式。 3、負(fù)責(zé)將構(gòu)建完成的數(shù)據(jù)模型或跑批流程進(jìn)行部署上線，確保模型在實際業(yè)務(wù)環(huán)境中穩(wěn)定運行；持續(xù)監(jiān)控模型的運行效果，定期收集模型的性能指標(biāo)數(shù)據(jù) 4、運用統(tǒng)計學(xué)方法和數(shù)據(jù)分析工具，對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)價值，為業(yè)務(wù)決策提供數(shù)據(jù)支持。 5、與各業(yè)務(wù)部門及上下游系統(tǒng)緊密協(xié)作，深入了解業(yè)務(wù)，通過數(shù)據(jù)分析為業(yè)務(wù)優(yōu)化提供針對性建議。 6、把控項目進(jìn)度，與業(yè)務(wù)部門溝通匯報項目進(jìn)展。