数据挖掘工程师岗位职责

时间：2023-03-20 08:44:16 岗位职责我要投稿

数据挖掘工程师岗位职责集合15篇

　　在现在的社会生活中，很多地方都会使用到岗位职责，任何岗位职责都是一个责任、权力与义务的综合体，有多大的权力就应该承担多大的责任，有多大的权力和责任应该尽多大的义务，任何割裂开来的做法都会发生问题。那么什么样的岗位职责才是有效的呢？以下是小编为大家整理的数据挖掘工程师岗位职责，希望能够帮助到大家。

数据挖掘工程师岗位职责集合15篇

数据挖掘工程师岗位职责1

　　1、针对具体的业务场景需求、定义数据分析及挖掘问题;

　　2、使用统计学分析方法、挖掘算法、构建有效且通用的数据分析模型，对数据挖掘方案进行验证、开发、改进和优化，实现数据挖掘的功能应用;

　　3、搭建高扩展高性能的数据分析模型库，作为数据分析团队的`基础工具;

　　4、完成领导安排的其他工作。

数据挖掘工程师岗位职责2

　　职责：

　　1、运用数据挖掘、统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析数据，并设计实现相应的算法。

　　2、大规模数据的分类、聚类、关联等算法的比较研究，并能够根据公司需要，在短内熟悉特定领域的业务知识。

　　3、根据数据产品的设计进行数据探索、包括算法选取、领域数据准备、数据预处理、特征抽取，以及模型验证。

　　任职资格：

　　1、熟悉AI相关知识，了解常见的`公开算法的原理和实现方法。

　　2、熟练使用数据分析、挖掘方法；熟悉各项数据挖掘、机器学习相关算法等方面知识。

　　3、有海量数据挖掘和分析经验，能独立构建模型，完成数据分析等工作。

　　4、对数据敏感，具有良好的逻辑思维能力、理解业务的能力、沟通能力和表达呈现能力，具备使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R语言的经验优先考虑。

　　5、全日制本科及以上学历，计算机相关专业。

数据挖掘工程师岗位职责3

　　职责：

　　1、负责公司与阿里巴巴在新行业方向(新金融、新零售、国内外运营商)的产品研发;

　　2、负责分析挖掘客户/行业对大数据产品的需求(应用场景)，利用数据分析结论提升客户业务能力。例如：文本挖掘，潜在客户挖掘，用户画像，个性化推荐，用能预测等;

　　3、进行大数据场景下的`数据统计、数据挖掘、机器学习、深度学习，包括数据整理、模型建立、模型应用、评估优化等;

　　4、将客户需求准确转化为可执行的数学模型，针对不同的应用场景，负责编写数据挖掘算法及对其的优化;

　　5、基于需求分析/运营支持/商业报告等成果，抽取典型用户/客户/行业/产品分析模型并与开发团队沟通实施方案及构建产品原型。

　　岗位要求：

　　1、本科以上学历，扎实的机器学习、数据挖掘、统计学理论基础;有统计、应用数学、金融等相关专业背景优先;

　　2、精通常见机器学习算法(如逻辑回归、SVM、神经网络、决策树、贝叶斯等)，有实际建模经验，掌握深度学习算法优先;

　　3、具有扎实的计算机操作系统、数据结构等编程基础，精通至少一门编程语言例如JAVA/python/R等;

　　4、熟悉Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验优先。

数据挖掘工程师岗位职责4

　　职责：

　　1、对通信和金融业务数据进行分析和挖掘，满足研发和运营等部门的业务需求和决策需求;

　　2、能根据业务特点选择最合适的数据挖掘算法，并做调优;

　　3、支持数据分析、挖掘算法平台的部署和日常运营;

　　4、撰写分析类报告。

　　任职资格：

　　1、大学本科或本科以上统计学、数学或其他相关专业，对数据结构熟悉;

　　2、熟练使用python进行数据分析、处理、可视化。熟悉numpy/pandas/matplotlib等常用模块。熟练使用sql,最好用过hive-sql或spark-sql;

　　3、对hadoop/spark有一定了解。能够简单使用hadoop系列命令;

　　4、对线性回归，决策森林，xgboost，评分卡等数据挖掘相关算法有一定了解;

　　5、做过web接口调试，熟悉json者优先;

　　6、熟练掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具备良好的'学习、沟通与表达能力，具有较强的团队合作精神，对工作富有热情，能承受工作压力;

　　8、有运营商或金融类相关数据经验工作优先考虑;

　　9、能适应中长期现场出差。

数据挖掘工程师岗位职责5

　　1、参与或负责公司的大数据平台的.建设；

　　2、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等；

　　3、负责项目中数据准备、模型建立、模型跟踪、模型优化、模型维护、部署和评估；等闭环流程，为营销、运营及决策提供分析支撑及技术支持；

　　4、使用统计学分析方法、挖掘算法，构建有效且通用的数据分析模型，支持现有业务并适应业务的不断拓展。

数据挖掘工程师岗位职责6

　　职责：

　　对业务数据进行采集、清洗、整理、标签、分层；

　　根据业务需求，应用统计学、数据挖掘等建立精准数据模型，满足业务需求；

　　能从业务和产品角度出发，利用数据来发现产品或业务的瓶颈，提出优化方案；

　　探索业界和学术界前言的数据挖掘、机器学习理论与实践。

　　任职资格：

　　本科及以上学历，数学、统计学、计算机专业优先；

　　精通数据挖掘脚本语言，能灵活运用R、Python中的'一种，熟练sklean/numpy/pandas等科学计算相关库，有统计建模、机器学习或数据挖掘应用的项目经验优先；

　　对大数据技术有深入了解，能够使用Hadoop、spark等相关技术；

　　勤奋踏实，乐于学习新事物，有良好团队合作精神和高度的责任感；

　　医疗、生物背景人员优先。

数据挖掘工程师岗位职责7

　　职责：

　　1、负责数据挖掘领域的分析研究，包括数据挖掘算法的分析研究，特定工程的数据挖掘模型的需求分析、建模、实验模拟；

　　2、负责数据挖掘系统的开发，包括需求分析、系统设计、系统测试和优化。

　　3、负责大数据集成、分析和洞察技术研究，业务建模。包括业务模型、数据模型的生成和应用，关键算法的研究和开发。

　　任职要求：

　　1、具有深厚的统计学、数学和数据挖掘知识基础；

　　2、有较强的.数据分析能力，逻辑思考、问题定位解决能力；

　　3、具有良好的沟通能力和团队协作精神。

　　4、较强的数据处理和分析能力。

数据挖掘工程师岗位职责8

　　1、负责构建体系框架，公开数据等进行分析，挖掘特征；

　　2、负责大数据产品的.规划，需求分析和产品设计和定义；

　　3、基于现有真实用户行为数据，能够从数据中发现能源的需求和业务场景；

　　4、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；

　　5、监测分析产品运营状况，持续优化产品功能改造和业务拓展方向，提出和落实产品优化改造方案。

　　6、撰写专题大数据分析报告。

数据挖掘工程师岗位职责9

　　职责：

　　1、根据项目经理或高级数据挖掘工程师要求独立完成项目的数据搜集和数据处理；

　　2、能够快速根据项目需要学习并理解行业知识，并能在项目经理或高级数据挖掘工程指导下完成部分数据分析工作；

　　3、能够使用SAS，SPSS，或R，Python等开源平台根据用户需求定制开发相应的算法；

　　4、理解数据挖掘模型及预测分析结果，撰写相关分析报告；

　　5、了解数据仓库及商务智能背景，熟练掌握一类数据展现分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任职要求

　　1、信息化管理、数学或统计学专业背景本科以上学历；

　　2、具有一定的`统计学、数据挖掘知识基础，有数据仓库/商业智能项目经验尤佳；

　　3、精通数据挖掘方法论，熟悉数据挖掘项目过程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS统计分析或数据挖掘工具至少一种；或具备Python，R等使用开源平台开发算法的经验；

　　5、有很强的事业心、责任感，良好敬业精神、团队精神与人际沟通能力。

数据挖掘工程师岗位职责10

　　职责：

　　1、负责大数据平台数据仓库建设、数据分析挖掘工作;

　　2、负责大数据的处理、整合及数据建模，协同业务开发人员，将模型算法成果应用到实际业务系统中，并通过可视化工具进行分析成果展示;

　　3、基于用户数据，研究用户行为，构建用户画像。

　　任职要求：

　　1、应用数学、计算机、信息处理等相关专业本科及以上学历;

　　2、3年以上大数据开发经验;

　　3、熟悉hadoop的大数据生态，精通SQL语法【有较好的SQL性能调优能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL脚本编写;

　　4、具有从数据查询，聚合，分析到可视化的整套实践经验;

　　5、熟练使用java或者python、基础扎实、能编写Hive环境下或者Spark sql环境下的UDF;

　　6、具备良好的.表达和沟通能力、学习能力，具备极强的团队合作精神，能够承受一定的工作压力。

数据挖掘工程师岗位职责11

　　1、负责生产环境Mysql数据库系统高可用、高性能架构方案，分库分表策略，数据库扩展方案;

　　2、排查数据库故障，分析和解决疑难问题，提出预防方案;

　　3、制定数据库监控策略、备份策略、容灾策略，探查系统潜在的问题和可能的.性能瓶颈并进行优化;

　　4、对开发工程师的SQL语句进行审核及SQL优化;

　　5、负责redis、memcache等非关系数据库的管理和扩展，能够根据业务需求完成系统设计、架构设计工作;

　　6、参与前瞻性新技术研究，解决数据库相关疑难问题。

数据挖掘工程师岗位职责12

　　岗位职责：

　　负责团队现有算法的优化，代码实现以及移植

　　负责算法计算性能优化，并推动其上线应用

　　基于大规模用户数据，以效果为目标，建立并优化系统的基础算法和策略

　　应用机器学习等尖端技术，针对海量信息建模，挖掘潜在价值跟踪新技术发展，并将其应用于产品中；

　　跟踪新技术发展，并将其应用于产品中

　　协助其它技术人员解决业务及技术问题

　　任职资格：

　　熟练使用Java、python、scala语言（至少一门），熟悉面向对象思想和设计模式

　　具备一年以上机器学习理论、算法的研究和实践经验

　　擅长大规模分布式系统。海量数据处理。实时分析等方面的算法设计。优化

　　熟悉Hadoop、spark等大数据处理框架

　　具备分布式相关项目研发经验（如分布式存储/分布式计算/高性能并行计算/分布式cache等）

　　熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术，并具备多年的.实际工作经验

　　对数据结构和算法设计有深刻的理解

　　具有良好的分析问题和解决问题的能力，有一定数学功底，能针对实际问题进行数学建模

　　良好的逻辑思维能力，和数据敏感度，能能够从海量数据中发现有价值的规律

　　优秀的分析和解决问题的能力，对挑战性问题充满激情

　　良好的团队合作精神，较强的沟通能力

数据挖掘工程师岗位职责13

　　1、基于大数据平台的海量数据，负责业务相关的.数据挖掘研发，及定向相关技术研发;

　　2、负责大数据可视化研究及平台构建及优化工作;

　　3、负责数据挖掘分析体系的建设，并建立和规范数据挖掘模型标准;

　　4、协助项目团队做好数据和应用的对接，完成项目的执行及交付;

　　5、配合架构师进行技术攻关和核心挖掘算法改善。

数据挖掘工程师岗位职责14

　　职责：

　　深入研究业内领先的技术思路，输出具有创新价值的预研项目可行性分析报告以及相关实验数据;

　　负责产品、销售、供应链、电商等公司数据的.海量挖掘，并建立和优化用户标签、特征模型、产品精准匹配、异常预警等;

　　负责大数据下传统机器学习算法的并行化实现及应用，并提出改进方法和思路;

　　参与公司大数据架构，负责BI实施中的数据挖掘模块算法研究、模型建立和优化，帮助实现数据挖掘和分析平台的建设;

　　负责相关数据挖掘项目的需求收集、项目建立、项目设计开发和结果输出质量把控，通过数据挖掘结果驱动业务执行;

　　配合技术进行数据挖掘模型开发和模型封装，例如决策规则模型、预警模型、流失模型、效果标杆模型、客户生命周期管理模型等;

　　任职要求：

　　大学本科及以上学历，统计学、计算机、信息技术、数学相关专业;

　　两年以上数据建模经验;

　　数据主流数据库，mysql、oracle、DB2等传统结构化数据仓库，熟悉HBase、MongoDB等非结构化数据库;

　　熟悉常用的聚类、分类、回归、关联、时间序列等监督式和非监督式学习算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等数据挖掘工具中至少一种。

　　熟悉spark、storm等大数据计算框架者优先。

数据挖掘工程师岗位职责15

　　职责：

　　(1)分析需求，完成相关数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

　　(2)按要求完成数据分析报告、建模报告、数据报表等;

　　(3)对数据进行深度挖掘和建模，做运营和用户等各方面分析，深度挖掘运营优化和用户行为特征等，推动分析问题的解决，为业务决策提供日常支持;

　　(4)与业务部门和技术部门对接，完成设计，编写，维护和完善公司业务相关的算法。

　　(5)参与项目成果汇编，对相关结果进行解读和汇报。

　　任职要求：

　　(1)大专以上学历，统计、数学、计算机、软件专业优先;

　　(2)熟练使用Python，Mysql语言，具有一定的工程能力，完善的文档和注释习惯。熟悉JupyterLab远程代码编写环境，Linux常用命令。会使用R，Java，Scala等语言更佳。

　　(3)熟悉数据分析过程，能够完成数据抽取、数据处理、数据建模、数据分析报告等任务;

　　(4)一定的'数据挖掘/机器学习理论和技术基础，了解常用的数据挖掘算法如：聚类模型、线性回归、逻辑回归、分类模型、决策树模型等。

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