數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責(通用15篇)

　　在現在的社會生活中，我們每個人都可能會接觸到崗位職責，制定崗位職責有助于提高內部競爭活力，提高工作效率。到底應如何制定崗位職責呢？以下是小編幫大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　職責：

　　1、根據銀行、保險、互聯網金融等行業客戶對大數據的需求，通過大數據挖掘技術研究客戶本質屬性，進行針對性數據分析；

　　2、深入理解內部與外部各種數據的.數據結構，應用先進的統計建模、數據挖掘、機器學習方法，進行清洗、分析、建模，完成數據的產品轉化設計，并不斷完善和優化模型；

　　3、通過數據分析手段，描述業務特征，結合市場行業狀況，為業務戰略決策、業務方向提供決策支持，競爭分析及建議，以推動業務發展。

　　崗位要求：

　　1、本科學歷及以上

　　2、本科學歷需3—4年工作經驗，碩士及以上可放寬至2年

　　3、統計學、計量經濟學、數學專業優先，

　　4、熟悉2種以上分析開發工具：Python、R、SAS等，熟悉兩種及以上數據庫：hiveoraclemysql等，熟悉SQL語句；

　　5、熟悉常用數據挖掘、機器學習算法，有金融業相關的數據挖掘項目經驗為佳；

　　6、具有良好的溝通和快速學習能力，能夠快速、準確地理解需求，并將業務需求轉換為數據模型。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　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3

　　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4

　　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5

　　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6

　　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7

　　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8

　　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9

　　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

數據挖掘工程師崗位職責10

　　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11

　　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12

　　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13

　　職責：

　　1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程

　　2.挖掘數據特征，進行數據和特征融合

　　3.搭建數學模型，并對模型進行檢驗評估

　　職位要求：

　　1、計算機、數學、統計、人工智能等相關專業的碩士或以上學歷;

　　2、二年以上數據挖掘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優先;

　　3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;

　　4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，并且具備較強的.學習能力、創新應用能力及溝通協調能力，有良好的團隊合作意識;

　　5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優先

數據挖掘工程師崗位職責14

　　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15

　　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。

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