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崗位職責(zé)：
1. 深入理解業(yè)務(wù)、產(chǎn)品的方向和需求，針對(duì)復(fù)雜的商業(yè)問題，規(guī)劃、設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)挖掘的解決方案，充分實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值；
2. 與業(yè)務(wù)、分析、數(shù)據(jù)倉庫、技術(shù)等團(tuán)隊(duì)合作，支持從需求剖析、框架設(shè)計(jì)、分析挖掘、數(shù)據(jù)可視化、結(jié)果評(píng)估優(yōu)化到模型工程化完整項(xiàng)目流程；
3. 分析和研究數(shù)據(jù)與實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用數(shù)據(jù)挖掘的先進(jìn)技術(shù)，針對(duì)具體業(yè)務(wù)需求場景，構(gòu)建解釋類、預(yù)測類、優(yōu)化類等模型;
4. 按照要求，指導(dǎo)組員撰寫報(bào)告， 對(duì)整體項(xiàng)目進(jìn)度、質(zhì)量進(jìn)行有效控制 ；
5. 帶領(lǐng)建模團(tuán)隊(duì)，培養(yǎng)初、中級(jí)建模分析師，使其得到成長。
6. 深入理解汽車行業(yè)的商業(yè)模型和未來趨勢，從對(duì)產(chǎn)品、業(yè)務(wù)和商業(yè)的分析挖掘中尋找數(shù)據(jù)商業(yè)價(jià)值點(diǎn)，從整體的角度尋找數(shù)據(jù)中的商業(yè)價(jià)值和機(jī)會(huì)


任職要求：
1、 統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等和數(shù)據(jù)高度相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷；至少5年以上數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測建模工作經(jīng)驗(yàn)，有汽車/互聯(lián)網(wǎng)/電信/金融行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)預(yù)測工作經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先；
2、 具備深厚的數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)建模、概率統(tǒng)計(jì)理論知識(shí)，具有很強(qiáng)的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題的能力和成功案例，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘各環(huán)節(jié)有深入理解；
3、 掌握常用的分類、聚類、預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則、序列模式等挖掘算法，了解數(shù)據(jù)挖掘前沿技術(shù)，對(duì)算法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場景有自己的見解；
4、 熟練使用SAS/SPSS/R等數(shù)據(jù)挖掘工具；有數(shù)據(jù)可視化經(jīng)驗(yàn)者及開源數(shù)據(jù)挖掘工具實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先；
5、 較強(qiáng)的業(yè)務(wù)理解和分析能力，對(duì)業(yè)務(wù)問題、機(jī)會(huì)有敏銳的洞察力，能夠開發(fā)創(chuàng)新而實(shí)用的分析方法解決復(fù)雜商業(yè)問題；
6、 積極創(chuàng)新、有開拓精神、樂于面對(duì)挑戰(zhàn)、有較強(qiáng)的執(zhí)行能力、負(fù)責(zé)敬業(yè)；優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)合作精神；誠實(shí)， 勤奮， 嚴(yán)謹(jǐn)；

職位類別： 信息技術(shù)經(jīng)理/主管

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