數據挖掘工程師崗位職責(精選15篇)
在日常生活和工作中，大家逐漸認識到崗位職責的重要性，崗位職責主要強調的是在工作范圍內所應盡的責任。制定崗位職責需要注意哪些問題呢？下面是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎大家分享。
數據挖掘工程師崗位職責1
職責：
1、運用數據挖掘、統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析數據，并設計實現相應的算法。
2、大規模數據的分類、聚類、關聯等算法的比較研究，并能夠根據公司需要，在短內熟悉特定領域的業務知識。
3、根據數據產品的'設計進行數據探索、包括算法選取、領域數據準備、數據預處理、特征抽取，以及模型驗證。
任職資格：
1、熟悉AI相關知識，了解常見的公開算法的原理和實現方法。
2、熟練使用數據分析、挖掘方法；熟悉各項數據挖掘、機器學習相關算法等方面知識。
3、有海量數據挖掘和分析經驗，能獨立構建模型，完成數據分析等工作。
4、對數據敏感，具有良好的邏輯思維能力、理解業務的能力、溝通能力和表達呈現能力，具備使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R語言的經驗優先考慮。
5、全日制本科及以上學歷，計算機相關專業。
數據挖掘工程師崗位職責2
職責：
1、負責業務數據建模、數據分析及關鍵機器學習算法的'設計與實現
2、編寫算法設計各階段的相關文檔，撰寫相關專利；
3、負責基于大數據平臺的相關算法實現及優化
崗位要求：
1、本科學歷及以上，計算機、醫學統計或相關專業
2、數學基礎扎實，在數據挖掘、機器學習算法研究有較為豐富的知識積累和一定的實際項目經驗。
3、熟悉大數據存儲與分析基礎理論和算法，有智能數據挖掘系統開發經驗者優先；
4、有醫療數據分析經驗優先
5、樂于接受挑戰，學習能力強，勤奮肯干，有責任心
數據挖掘工程師崗位職責3
職責：
1、負責內容的處理，包括關鍵詞提取、主題分析、類目預測、質量打分等；
2、負責海量用戶行為的分析研究，挖掘優化用戶畫像，包括人口屬性和用戶興趣等；
3、負責推薦引擎算法的開發，包括各類推薦算法的實現、特征和參數調優、用戶體驗優化等；
4、負責數據營銷平臺策略的開發，包括用戶洞察、行業指數趨勢預測、各類精準定向算法的實現和優化等；
5、負責人工智能技術的研究，包括機器學習、知識推理、文本語義理解、計算機視覺等技術；
6、通過海量數據對用戶廣告的'行為進行深入分析與洞察，提煉和發現業務規律，指導推薦模型特征構建，定位產品相關的數據問題及分析優化；
7、結合廣告投放場景和用戶畫像進行分析、歸納統計指標建設，協助模型快速定位問題。
招聘要求及條件：
1、具備數據挖掘、NLP、機器學習、最優化等算法原理知識背景；
2、具備推薦系統、精準營銷、信息檢索等方面的工作經驗優先；
3、具備大規模分布式計算平臺的使用和并行算法的開發經驗，對大數據處理及應用有濃厚興趣；
4、具有機器學習、數據挖掘、算法優化的基礎并具有濃厚興趣；
5、熟悉統計原理及檢驗方法、熟悉數據分析方法；
6、熟悉分類、回歸、聚類、降維等機器學習算法及應用場景；
7、熟悉Java、Python等，能獨立完成相關的數據分析及分析報告相關工作。
數據挖掘工程師崗位職責4
崗位職責：
負責團隊現有算法的優化，代碼實現以及移植
負責算法計算性能優化，并推動其上線應用
基于大規模用戶數據，以效果為目標，建立并優化系統的基礎算法和策略
應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中；
跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中
協助其它技術人員解決業務及技術問題
任職資格：
熟練使用Java、python、scala語言（至少一門），熟悉面向對象思想和設計模式
具備一年以上機器學習理論、算法的研究和實踐經驗
擅長大規模分布式系統。海量數據處理。實時分析等方面的算法設計。優化
熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架
具備分布式相關項目研發經驗（如分布式存儲/分布式計算/高性能并行計算/分布式cache等）
熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，并具備多年的`實際工作經驗
對數據結構和算法設計有深刻的理解
具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模
良好的邏輯思維能力，和數據敏感度，能能夠從海量數據中發現有價值的規律
優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情
良好的團隊合作精神，較強的溝通能力
數據挖掘工程師崗位職責5
職責：
1.從事精準醫療領域的.大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;
3.熟練使用統計或者機器學習算法，對結構化數據進行統計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;
4.與相關項目開發組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。
任職要求：
1、應用數學，計算機，生物等相關專業碩士以上學歷;
2、有生命科學、基因、醫藥等生物科技行業2年以上工作經驗;
3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的優缺點和局限性;
4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業經驗;
5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;
6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。
數據挖掘工程師崗位職責6
職責：
1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。
2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶產品和數據產品的決策。
3.與業務部門密切配合，尋求數據層面的業務價值，利用數據分析結論推動產品優化。
4.帶領團隊對于產品數據進行分析，指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的`設計與開發。
5.技術團隊的管理，制定開發規范，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。
任職要求：
1.計算機、數學、統計等相關專業本科以及以上學歷;兩年及以上工作經驗。
2.具備良好的數據結構和算法基礎。
3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經典算法。
4.熟悉深度學習里的經典神經網絡，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用編程語言。
6.熟悉分布式數據處理系統的開發，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解機器學習應用于實際問題的完整流程，有相關實際項目經驗。
數據挖掘工程師崗位職責7
職責：
1、對通信和金融業務數據進行分析和挖掘，滿足研發和運營等部門的業務需求和決策需求;
2、能根據業務特點選擇最合適的`數據挖掘算法，并做調優;
3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營;
4、撰寫分析類報告。
任職資格：
1、大學本科或本科以上統計學、數學或其他相關專業，對數據結構熟悉;
2、熟練使用python進行數據分析、處理、可視化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模塊。熟練使用sql,最好用過hive-sql或spark-sql;
3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡單使用hadoop系列命令;
4、對線性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關算法有一定了解;
5、做過web接口調試，熟悉json者優先;
6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;
7、具備良好的學習、溝通與表達能力，具有較強的團隊合作精神，對工作富有熱情，能承受工作壓力;
8、有運營商或金融類相關數據經驗工作優先考慮;
9、能適應中長期現場出差。
數據挖掘工程師崗位職責8
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關知識和算法，解決工廠業務需求，驅動業務數字化；
2、利用數據處理和挖掘相關知識實現工廠KPI要求，包括生產線IDC降低，預測性維護等數據挖掘的多方面應用場景實現；
3、負責數據挖掘項目管理，進度把控，同時針對工廠各方面需求推廣數據挖掘和機器學習的主流應用算法和工具，并制定相關的規范和標準；
4、針對數據挖掘涉及的數據庫和業務相關硬件網絡架構的'搭建和日常運維支持；
崗位要求：
1、本科或以上學歷，數學、計算機或者信息工程等相關專業。
2、有工業領域或AI領域數據分析處理或者相關行業一年及以上工作經驗。
3、熟悉運用各種常用算法和數據結構，有聚類、分類、回歸等數據挖掘工作經驗優先考慮；
3、熟悉Linux平臺上的編程環境，至少掌握R/Python/C#一門編程語言，有項目應用優先考慮
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一種數據庫，有項目實踐者優先考慮
5、熟悉Hadoop架構、網絡通信和數據平臺架構設計知識者優先考慮
數據挖掘工程師崗位職責9
職責：
1.負責海量數據的分析開發工作;
2.完成數據挖掘模型，跟蹤模型的實施和效果，定期優化算法和分析策略，分析研究后提供建設性建議 ;
3.優化大數據存儲、計算等各方面性能，確保能從海量大數據信息里，有效進行數據分析和挖掘;
4.根據用戶的活動記錄進行特征篩選和關聯挖掘。提高關聯準確性;
5.參與相關數據標準和規范的制定。
要求：
1.熟悉java/scala/python/R中至少一種編程語言，具有良好的編碼習慣;
2.計算機、數學相關專業本科以上學歷;
3.2年以上數據挖掘及其相關經驗，對常用的數據挖掘算法有較深入了解，有實際算法調優經驗 ;
4.熟悉常用數據挖掘算法(聚類/分類/回歸/關聯規則/圖模型)等算法原理，具備實際的`建模經驗，熟悉常用機器學習算法原理，如樸素貝葉斯/決策樹/隨機森林/邏輯回歸/SVM等，并具備相關應用經驗;
5.熟悉hadoop生態，具有spark/flink等實際開發經驗;
6.極強的數據敏感度，能從海量數據中挖掘出數據核心價值，相關;
7.熟悉分布式存儲，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等圖數據庫優先 ;
8.富有創新精神，充滿激情，樂于接受挑戰，良好的溝通技巧和團隊合作，抗壓性強，能適應加班。
數據挖掘工程師崗位職責10
職責：
(1)分析需求，完成相關數據抽取、數據清洗、數據探索、數據建模分析等工作;
(2)按要求完成數據分析報告、建模報告、數據報表等;
(3)對數據進行深度挖掘和建模，做運營和用戶等各方面分析，深度挖掘運營優化和用戶行為特征等，推動分析問題的解決，為業務決策提供日常支持;
(4)與業務部門和技術部門對接，完成設計，編寫，維護和完善公司業務相關的算法。
(5)參與項目成果匯編，對相關結果進行解讀和匯報。
任職要求：
(1)大專以上學歷，統計、數學、計算機、軟件專業優先;
(2)熟練使用Python，Mysql語言，具有一定的'工程能力，完善的文檔和注釋習慣。熟悉JupyterLab遠程代碼編寫環境，Linux常用命令。會使用R，Java，Scala等語言更佳。
(3)熟悉數據分析過程，能夠完成數據抽取、數據處理、數據建模、數據分析報告等任務;
(4)一定的數據挖掘/機器學習理論和技術基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類模型、線性回歸、邏輯回歸、分類模型、決策樹模型等。
數據挖掘工程師崗位職責11
職責：
1、負責大數據平臺數據倉庫建設、數據分析挖掘工作;
2、負責大數據的處理、整合及數據建模，協同業務開發人員，將模型算法成果應用到實際業務系統中，并通過可視化工具進行分析成果展示;
3、基于用戶數據，研究用戶行為，構建用戶畫像。
任職要求：
1、應用數學、計算機、信息處理等相關專業本科及以上學歷;
2、3年以上大數據開發經驗;
3、熟悉hadoop的大數據生態，精通SQL語法【有較好的SQL性能調優能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL腳本編寫;
4、具有從數據查詢，聚合，分析到可視化的整套實踐經驗;
5、熟練使用java或者python、基礎扎實、能編寫Hive環境下或者Spark sql環境下的UDF;
6、具備良好的表達和溝通能力、學習能力，具備極強的'團隊合作精神，能夠承受一定的工作壓力。
數據挖掘工程師崗位職責12
1、負責主線橋梁、各種城市立交等常規跨徑橋梁設計；
2、橋梁結構整體和局部分析計算，完成計算分析報告；
3、制訂和實施項目技術方案，解決橋梁工程施工中的技術問題，提供相關技術咨詢意見；
4、熟練運用橋梁博士、Midas、Ansys及CAD及相關軟件，有編程基礎者優先；
5、短期出差，與委托方或承包方進行技術交流；
6、完成公司領導交辦的其他工作。
數據挖掘工程師崗位職責13
職責：
1、整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護；
2、負責數據集市規劃，開發及維護；
3、處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議；
4、負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持；
5、負責數據分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。
職位要求
1、兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先；
2、具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的.數據分析能力；
3、精通SQLPython語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先；
4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告；
5、具備開闊的互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的業務開拓和溝通表達能力。
數據挖掘工程師崗位職責14
職責：
1、負責數據挖掘領域的分析研究，包括數據挖掘算法的分析研究，特定工程的數據挖掘模型的需求分析、建模、實驗模擬；
2、負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。
3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的`生成和應用，關鍵算法的研究和開發。
任職要求：
1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎；
2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力；
3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。
4、較強的數據處理和分析能力。
數據挖掘工程師崗位職責15
職責：
深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;
負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的.海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;
負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;
參與公司大數據架構，負責BI實施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優化，幫助實現數據挖掘和分析平臺的建設;
負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;
配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;
任職要求：
大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;
兩年以上數據建模經驗;
數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;
熟悉常用的聚類、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;
熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。
熟悉spark、storm等大數據計算框架者優先。
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