python风控建模招聘

‘壹’ python数据工程师是什么职位

Python数据工程师在企业中平时的工作内容是：
1、负责业务相关的数据分析和数据挖掘工作
2、负责日常数据提取和报表开发工作
3、参与/负责风控数据平台的设计，研发与维护
4、参与跨部门需求沟通和数据校验
所以，Python数据工程师需要熟练使用Python和SQL, 熟悉Jupyter, Pandas等常用的数据分析工具；对有一定的数据分析基础，熟悉 MySQL, MongoDB, redis等数据库相关技术；有良好的沟通能力和总结能力。

‘贰’ python就业方向

python就业方向：python开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、爬虫开发工程师、搜索引擎工程师、游戏开发工程师、系统运维工程师。

Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，还有不错元编程能力已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。

通过系统化的将各种管理工具结合，对各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。

‘叁’ 数据挖掘算法工程师岗位职责

数据挖掘算法工程师岗位职责

在现在的社会生活中，岗位职责使用的频率越来越高，制定岗位职责可以最大限度地实现劳动用工的科学配置。一般岗位职责是怎么制定的呢？下面是我收集整理的数据挖掘算法工程师岗位职责，仅供参考，希望能够帮助到大家。

数据挖掘算法工程师岗位职责1

岗位职责：

负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植

负责算法计算性能优化，并推动其上线应用

纯搏基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略

应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中；

跟踪新技术发展，并将其应用于产品中

协助其它技术人员解决业务及技术问题

任职资格：

熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式

具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验

擅长大规模分布式毕岁系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化

熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架

具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）

熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的'实际工作经验

对数据结构和算法设计有深刻的理解

具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模

良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律

优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情

手裤睁良好的团队合作精神，较强的沟通能力

数据挖掘算法工程师岗位职责2

1、通过海量数据挖掘、机器学习等方法，构建用户画像、个性化推荐、销量预测、风险控制等系统

2、参与数据挖掘项目的设计、实现、算法调研、优化

3、用户分析、理解及建模，持续提升用户产品体验

4、调研并促进数据挖掘在公司多个业务领域的应用

任职资格：

1、熟悉Java、Scala或Python编程语言，有Java多线程、AkkaActor编程经历者优先。

2、熟悉hadoop、Spark、Redis、ES以及数据可视化等方面者优先

3、拥有基于MapRece的分布式编程思想，熟悉常用的机器学习算法，如：决策树、SVM、聚类、回归、贝叶斯、神经网络。且有上述算法的分布式实现与优化经验者优先

4、熟悉大规模分布式系统理论，研读过mllib/mahout/H20/TensoFlow等源码，在项目中将分布式算法应用到业务当中者优先。

5、较强的英文文献阅读理解能力，相关文档编制能力

数据挖掘算法工程师岗位职责3

工作职责：

1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据

2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等

3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为，建设用户画像

4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题

任职要求

—计算机、数学，统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历，5—10年以上或相关工作经历

—精通1—2种编程语言（Python或Java），熟练掌握常用数据结构和算法，具备比较强的实战开发能力，能带领团队共同进步。

—具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究

—熟悉数据挖掘相关算法（决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯）

—具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通能力

—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架

—优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力

—有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经验者优先

‘肆’ Python都有哪些就业岗位

下面我们来说一下Python具体的工作岗位以及其岗位要求：

Python后台开发工程师：主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉MySQL/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。

Python爬虫开发工程师：爬虫开发工程师并非我们预想的那样，只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬虫架构设计和研发，参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况，所有工作都需要在合理合法的需求下进行。

Python全栈开发工程师：是指可以使用Python相关工具，独立完成网站开发，称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能，包括：项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。

自动化运维工程师：是在基本的运维工作的基础上，实现运维工作的自动化，并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。

自动化测试工程师：首要要完成测试的基本工作，包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作，并且不断尝试新的方法，新的工具，以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。

数据分析师：指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等，工作内容偏重于分析，同样也要掌握一定的开发能力，例如R语言和Python语言。

数据分析开发工程师：根据数据分析师的建模完成数据相关的开发工作，搭建仓库、完成数据存储、数据处理、计算处理以及报表开发等工作。需要从业者熟练应用数据库、数据建模开发、Python相关数据科学知识等技能。

人工智能开发工程师：根据企业人工智能AI相关的开发需求，完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。

Python游戏开发工程师：主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。
此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限，在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。

无论是哪个就业方向，扎实的学习好Python相关知识是重中之重，在互联网行业，无论是大厂还是创业创新的公司，招聘人才的最核心要求是技术能力，只有自己的能力和岗位匹配的时候，才能获得更多的工作机会。

‘伍’ 学python就业方向有哪些

Python的就业方向是非常多的，而且薪资水平都不低，例如：web前后端开发、Python爬虫工程师、数据分析&数据挖掘工程师等。Python作为当下最热门的编程语言之一，应用非常广泛，学好了不愁找不到工作。

Python的就业方向

web前后端开发（python开发工程师）

熟悉HTML/JavaScript/CSS，掌握React.js等前端框架开发，熟悉页面架构和布局，熟悉MySQL、Redis等，具备数据库应用、设计能力，熟练掌握Django/Flask等Web后端开发框架，熟练掌握网络通讯协议和多线程、多进程并发技术；了解架构设计、实现原理和安全防护加固，掌握高并发web网站、缓存加速技术，有1-2个完整项目经验。已经具备Python web中高级级开发工程师能力，市面薪资可达12K-25K。

数据抓取（Python爬虫工程师）

可熟练使用Python语言，熟悉常用爬虫框架如Scrapy等；熟练使用selenium，lxml, bs4 对xml，html的文本进行抓取解析清理；对管理网站的cookie实效性处理有经验；熟悉反爬虫、验证码识别技术，有能力解决复杂的反爬限制；具备丰富的多线程、网络数据处理经验，掌握开源爬虫框架scrapy；掌握分布式爬虫技术。可设计数据采集策略，提升数据采集效率及质量。

数据分析&挖掘（数据分析&数据挖掘工程师）

熟悉主流的数据挖掘建模算法，如数据分析、分类预测、用户画像等；掌握数据分析模型的固化及部署工作，可进行数据分析、数据建模、挖掘、清洗，可实现包括数据交互、特征提取、数据挖掘、分析报告等；熟练使用pandas，numpy，matplotlib等工具分析数据，做数据的可视化，并能解释数据分布。已经具备Python数据分析&挖掘工程师能力，市面薪资可达10K-18K。

python就业前景分析

Python自身强大的优势决定其不可限量的发展前景。Python作为一种通用语言，几乎可以用在任何领域和场合，角色几乎是无限的。Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点，它的面向对象甚至比Java和C#、.net更彻底。

Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘、数据分析、机器学习等多个行业和领域。一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。

将Python作为主要开发语言的开发者数量逐年递增，这表明Python正在成为越来越多开发者的开发语言选择。

从最新Python招敏樱神聘岗位需求来看，Python工程师的岗位需求量巨大，并且岗位需求量还在呈现上涨的趋势。

Python人才需求逐年增加，从市场颂培整体需求来看，Python在招聘市场上的流行程度也是在逐步上升的，工资水平也是水涨船高。据统计全国桥亏Python平均薪资水平在13K+，随着经验的提升，薪资也是逐年增长。