數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責精選15篇

　　在快速變化和不斷變革的今天，接觸到崗位職責的地方越來越多，制定崗位職責可以有效規范操作行為。那么崗位職責的格式，你掌握了嗎？下面是小編為大家收集的數據挖掘工程師崗位職責，僅供參考，大家一起來看看吧。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　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2

　　職責：

　　1、負責公司與阿里巴巴在新行業方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發;

　　2、負責分析挖掘客戶/行業對大數據產品的.需求(應用場景)，利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個性化推薦，用能預測等;

　　3、進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;

　　4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型，針對不同的應用場景，負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;

　　5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。

　　崗位要求：

　　1、本科以上學歷，扎實的機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎;有統計、應用數學、金融等相關專業背景優先;

　　2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經網絡、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經驗，掌握深度學習算法優先;

　　3、具有扎實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，精通至少一門編程語言例如JAVA/python/R等;

　　4、熟悉Map-Reduce模型，對Hadoop、Spark、Storm等大規模數據存儲與運算平臺有實踐經驗優先。

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

　　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5

　　職責：

　　1、利用數據挖掘、機器學習相關算法，解決業務需求，提高產品的用戶體驗；

　　2、對海量的`業務數據、用戶數據進行挖掘分析，發現數據和業務背后的規律；

　　3、針對業務流程進行分析調研，探索提升轉化率效果的思路和方案并推動轉化、

　　崗位要求：

　　1、熟悉大規模數據挖掘、機器學習、分布式計算等相關技術，能熟練使用聚類、回歸、分類等算法并調優；

　　2、熟悉Linux環境開發，至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等語言中一種或一種以上；

　　3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大數據平臺的相關開發；

　　4、有深度學習實踐經驗者優先，有sparkmlib經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　職責：

　　1、根據項目經理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理；

　　2、能夠快速根據項目需要學習并理解行業知識，并能在項目經理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；

　　3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的`算法；

　　4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告；

　　5、了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任職要求

　　1、信息化管理、數學或統計學專業背景本科以上學歷；

　　2、具有一定的統計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業智能項目經驗尤佳；

　　3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS統計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開源平臺開發算法的經驗；

　　5、有很強的事業心、責任感，良好敬業精神、團隊精神與人際溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　職責

　　1、負責構建公司數據分析與數據挖掘業務分析體系,整體架構設計、規劃,充分發揮數據的價值,提高數據質量,促進公司業務更好的發展;

　　2、通過建立業務的數據分析模型來指導業務的發展,對數據庫信息進行深度挖掘和有效利用,充分實現數據的'商業價值,構建公司核心競爭力;

　　3、跟蹤并分析用戶行為,為公司廣告業務的發展及產品的設計進行海量數據支持;

　　4、負責數據管理中心團隊的建設、發展、激勵、培訓等管理工作,有效領導數據分析與挖掘團隊支持和推動業務發展。

　　任職要求：

　　1、熱愛數據,對數據及邏輯關系敏感,并對數據體系有深入的認識;

　　2、本科以上學歷、計算機/統計學/經濟學等相關專業，有一定工作經驗，;

　　3、具備數據建模(機器學習,數據挖掘,信息檢索背景)和分析理論知識和經驗;

　　4、熟悉Linux平臺的海量數據分布式存儲、分布式計算;

　　5、熟悉常用的數據分析工具，有基于Hadoop的云計算平臺，HBase及類似的NoSQL存儲,MySQL,和BI系統等實踐經驗;

　　6、熟悉互聯網并且對于互聯網常見的業務形態與商業模式有深入的理解,對業務變化有敏銳的洞察力;

　　7、有較強的對業務理解與分析能力，了解業務規劃與策劃能力以及相應經驗;

　　8、具備較強的問題定位、分解、解決能力及計劃和組織能力;

　　9、善于創新、思維敏捷、精力充沛，溝通能力強，能夠承受較大工作壓力;

　　10、有電子商務或互聯網數據倉庫或商業智能架構設計、開發實施經驗者優先。

數據挖掘工程師崗位職責8

　　職責:

　　1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;

　　2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;

　　3、主持或參與海量科技數據的.入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;

　　4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;

　　5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;

　　6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;

　　7、完成安排的各項工作，與其他部門合作。

　　崗位要求：

　　1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;

　　2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;

　　3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;

　　4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;

　　5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;

　　6、掌握關系型數據庫的基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;

　　7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;

　　8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;

　　9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　職責：

　　1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的.研發工作；

　　2、負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化；

　　3、能指導較低職位的工程師完成工作；

　　4、能與高�？蒲袡C構進行協同創新。

　　任職資格：

　　1、模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷；3年以上工作經驗；

　　2、正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力；

　　3、精通Java、Python語言，熟悉linux基本開發環境；

　　4、精通NLP相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等；

　　5、具有NLP實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳；

　　6、熟悉Git，SVN等通用工具；

　　7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。

數據挖掘工程師崗位職責10

　　職責：

　　業務數據的收集整理和分析;

　　負責公安、交通領域的業務建模和算法設計;

　　分析項目數據需求，完成系統中數據分析模塊的設計、實現和測試;

　　設計、構建和優化基于大數據的存儲平臺架構，編寫相關技術文檔;

　　設計并實現基于開源項目(Cobar，Spark等)的海量數據集成與處理平臺;

　　為其他部門提供數據分析支撐。

　　任職資格：

　　計算機相關專業;

　　熟悉數據挖掘算法，對分類、聚類、時序、圖等算法有很深了解;

　　熟練掌握Hadoop、Spark生態系統組件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等)，有相關大數據架構,開發成功案例;

　　熟練的使用、開發ETL工具經驗，有數據庫建模ER建模經驗優先;

　　有海量數據BI或數據挖掘項目實施和管理經驗，對數據挖掘理論方法有一定了解者優先;

　　熟悉的`BashShell和Python等腳本編程能力;

　　強烈的責任心和工作熱情，良好的團隊合作精神。

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

　　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13

　　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14

　　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15

　　工作職責：

　　1、運用數據挖掘和機器學習方法和技術，深入挖掘和分析海量商業數據

　　2、包括但不限于風控模型、用戶畫像、商家畫像建模、文本分析和商業預測等

　　3、運用數據挖掘/統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析用戶行為，建設用戶畫像

　　4、從系統應用的角度，利用數據挖掘/統計學習的理論和方法解決實際問題

　　任職要求

　　—計算機、數學，統計學或人工智能等相關專業碩士以上學歷，5—10年以上或相關工作經歷

　　—精通1—2種編程語言（Python或Java），熟練掌握常用數據結構和算法，具備比較強的實戰開發能力，能帶領團隊共同進步。

　　—具有統計或數據挖掘背景，并對機器學習算法和理論有較深入的'研究

　　—熟悉數據挖掘相關算法（決策樹、SVM、聚類、邏輯回歸、貝葉斯）

　　—具有良好的學習能力、時間和流程意識、溝通能力

　　—熟悉Spark或hadoop生態分布式計算框架

　　—優秀的溝通能力，有創新精神，樂于接受挑戰，能承受工作壓力

　　—有互聯網，央企，政務，金融等領域大規模數據挖掘經驗者優先

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