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崗位內(nèi)容：
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1.數(shù)據(jù)清洗與加工：負責從各種數(shù)據(jù)源中提取、清洗和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性。
2.數(shù)據(jù)治理：制定和實施數(shù)據(jù)治理策略，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、安全性和合規(guī)性。
3.知識庫構(gòu)建：設(shè)計和構(gòu)建本地知識庫，支持數(shù)據(jù)的存儲、檢索和分析。
3.模型訓練：參與機器學習模型的訓練和優(yōu)化，支持數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策和自動化流程。
5.工具與技術(shù)棧：熟悉大數(shù)據(jù)處理工具（如Hadoop、Spark）、數(shù)據(jù)庫（如SQL、NoSQL）、數(shù)據(jù)清洗工具（如Pandas、PySpark）以及機器學習框架（如TensorFlow、PyTorch）。
任職要求：
1.編程語言：熟練掌握Python、Scala、Java等編程語言。
2.大數(shù)據(jù)技術(shù)：熟悉Hadoop、Spark、Flink等大數(shù)據(jù)處理框架。
3.數(shù)據(jù)庫：熟悉SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫，如MySQL、PostgreSQL、MongoDB等。
4.數(shù)據(jù)清洗與ETL：有豐富的數(shù)據(jù)清洗和ETL（Extract, Transform, Load）經(jīng)驗。
5.機器學習：具備基本的機器學習知識，能夠參與模型的訓練和優(yōu)化。
6.數(shù)據(jù)治理：了解數(shù)據(jù)治理的最佳實踐，熟悉數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)安全等。
7.溝通能力：良好的溝通能力，能夠與業(yè)務(wù)部門和技術(shù)團隊有效協(xié)作。
8. 項目經(jīng)驗：有構(gòu)建知識庫或參與機器學習項目的經(jīng)驗者優(yōu)先。