첫째, 알리는 큰 회사입니다. 많은 부서에서 데이터 마이닝 엔지니어를 모집하고 있지만 각 부서의 요구와 수준이 다르기 때문에 인력에 대한 기술적 요구 사항은 정말 명확하지 않다. 。 나는 항상 내가 있는 부서가 알리가 가장 능숙하다고 생각했지만, 다른 부서의 급우들과 교류한 후 음식이 더 많다는 것을 알았다. 。 주제가 알리에 들어가고 싶다면 가능하면 미리 부서에 연락하는 것이 좋다. 만약 그가 밑바닥에서 연구형 연구알고리즘을 하고 싶다면, iDST (북경의 부서는 항주보다 알고리즘 전체가 좋은 것 같다), 검색과 안전부문도 비슷한 일자리가 있는 것 같아 미리 연락할 수 있다. 제목의 묘사에 따르면, 만약 당신이 공간 정보를 하고 싶다면, 당신은 고덕에 가야 합니다. 나는 이런 부서에 대해 잘 모른다. 나의 이전 부서와 같은 다른 일선 업무 부서에 관해서는, 하는 일이 일반적으로 비교적 낮으니, 아래에서 자세히 설명하겠습니다. 이 직위들의 업무는 부서에 따라 크게 다를 것이다. 물론, 일자리명은 모두 데이터 마이닝 엔지니어라고 불리는데, 업무상 당연히 많은 유사점이 있을 것이다. 먼저 데이터 마이닝 엔지니어가 일선 업무 부서로서 매일 무엇을 하고 있는지 말씀드리겠습니다.
달리기 데이터, 매일 가장 중요하고 시간이 많이 걸리는 것은 달리기 데이터입니다. 이런 이유로, 너는 종종 SQL 을 처리해야 한다. 우리 부서에서는 모든 새로운 데이터 마이닝 엔지니어가 반년 동안 데이터 R&D 엔지니어 (데이터 웨어하우스 담당) 로 근무해야 합니다. 생각해 보세요. 많은 사람들이 한 부서에서만 2 ~ 3 년 동안 머무를 수 있습니다. 。 반년 근무도 매우 취했다. 이 결정을 내린 이유는 당신이 이 업무에 익숙해지도록 하기 위해서이다. 데이터 마이닝 엔지니어로서 데이터 웨어하우스의 데이터를 완전히 이해할 수 없다면 직접 알고리즘을 실행하는 것은 순전히 눈먼 작업입니다. 우리 사장의 말에 따르면, 네가' 데이터의 감각을 키워야 한다' 는 것에 나는 여전히 동의한다. 하지만 시간이 지남에 따라, 이 니마는 당신이 생각했던 데이터 마이닝 작업과 다르다는 것을 알게 될 것입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 점쟁이가 되고 싶은데, 제가 어떻게 여기에 와서 데이터 웨어하우스의 벽돌꾼이 되었을까요? 。 슬픔은 진실이다. 피험자가 이런 근무 상태를 받아들일 수 없다면 비교 연구형 일자리를 찾고 일선 업무 부서에 오지 않는 것이 좋습니다.