数据挖掘工程师岗位职责集锦15篇
在日常生活和工作中,岗位职责使用的情况越来越多,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。想必许多人都在为如何制定岗位职责而烦恼吧,以下是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责,欢迎阅读与收藏。
数据挖掘工程师岗位职责1
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2
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3
职责:
1.依据项目需求建构数据萃取与转换流程
2.挖掘数据特征,进行数据和特征融合
3.搭建数学模型,并对模型进行检验评估
职位要求:
1、计算机、数学、统计、人工智能等相关专业的'硕士或以上学历;
2、二年以上数据挖掘、机器学习相关工作经验,熟悉python、spark、pandas、sklearn等数据分析工具者优先;
3、熟练掌握贝叶斯、随机森林、深度学习等机器学习算法;
4、突出的分析问题和解决问题能力,自我驱动,并且具备较强的学习能力、创新应用能力及沟通协调能力,有良好的团队合作意识;
5、有国际背景或能熟练使用英文沟通者优先
数据挖掘工程师岗位职责4
职责:
1、根据银行、保险、互联网金融等行业客户对大数据的需求,通过大数据挖掘技术研究客户本质属性,进行针对性数据分析;
2、深入理解内部与外部各种数据的`数据结构,应用先进的统计建模、数据挖掘、机器学习方法,进行清洗、分析、建模,完成数据的产品转化设计,并不断完善和优化模型;
3、通过数据分析手段,描述业务特征,结合市场行业状况,为业务战略决策、业务方向提供决策支持,竞争分析及建议,以推动业务发展。
岗位要求:
1、本科学历及以上
2、本科学历需3—4年工作经验,硕士及以上可放宽至2年
3、统计学、计量经济学、数学专业优先,
4、熟悉2种以上分析开发工具:Python、R、SAS等,熟悉两种及以上数据库:hiveoraclemysql等,熟悉SQL语句;
5、熟悉常用数据挖掘、机器学习算法,有金融业相关的数据挖掘项目经验为佳;
6、具有良好的沟通和快速学习能力,能够快速、准确地理解需求,并将业务需求转换为数据模型。
数据挖掘工程师岗位职责5
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6
职责:
1、整合基础业务数据,对基础数据库进行更新维护,参与部门常规报表开发与维护;
2、负责数据集市规划,开发及维护;
3、处理各业务模块数据需求,为业务运营提供数据分析方面咨询和建议;
4、负责搭建并完善业务指标监控体系,为管理层和运营层提供决策支持;
5、负责数据分析和应用相关的'业务系统建设,编写对应系统开发需求,并完成系统测试及应用推广。
职位要求
1、两年以上工作经验,本科以上学历,计算机相关专业优先;
2、具有良好统计学及相关领域的理论基础,熟悉数理统计、数据分析工作方法,具有较强的数据分析能力;
3、精通SQLPython语言,有银行数据仓库,数据集市开发经验者优先;
4、具备较强文字分析和数据处理能力,能独立编写数据分析报告;
5、具备开阔的互联网业务思维,对数据敏感,有较好的业务开拓和沟通表达能力。
数据挖掘工程师岗位职责7
职责:
1、利用数据挖掘、机器学习相关算法,解决业务需求,提高产品的用户体验;
2、对海量的业务数据、用户数据进行挖掘分析,发现数据和业务背后的规律;
3、针对业务流程进行分析调研,探索提升转化率效果的`思路和方案并推动转化、
岗位要求:
1、熟悉大规模数据挖掘、机器学习、分布式计算等相关技术,能熟练使用聚类、回归、分类等算法并调优;
2、熟悉Linux环境开发,至少熟悉java/PHP/Python/Scala/Go/C/C++等语言中一种或一种以上;
3、熟悉基于Spark、ElasticSearch、hbase等大数据平台的相关开发;
4、有深度学习实践经验者优先,有sparkmlib经验者优先。
数据挖掘工程师岗位职责8
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9
职责:
1.从事精准医疗领域的'大数据管理分析、BI数据挖掘;
2.熟练使用脚本工具访问数据库,并完成相应的脚本分析,以图形界面的方式呈现;
3.熟练使用统计或者机器学习算法,对结构化数据进行统计分析,包括分类和聚类,并进行预测建模等;
4.与相关项目开发组沟通,明确其需求并给予数据分析统计结果等支持。
任职要求:
1、应用数学,计算机,生物等相关专业硕士以上学历;
2、有生命科学、基因、医药等生物科技行业2年以上工作经验;
3、熟练运用各种常用算法和数据结构,熟悉常用的机器学习算法,了解各种算法的优缺点和局限性;
4、熟悉R、Python等数据分析平台及工具,有搭建hadoop、spark或类似平台从业经验;
5、熟悉主流数据库Oracle、MySQL对NoSql有一定了解及应用经验;
6、有团队精神,能够承担责任和压力。
数据挖掘工程师岗位职责10
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11
职责:
业务数据的收集整理和分析;
负责公安、交通领域的业务建模和算法设计;
分析项目数据需求,完成系统中数据分析模块的设计、实现和测试;
设计、构建和优化基于大数据的'存储平台架构,编写相关技术文档;
设计并实现基于开源项目(Cobar,Spark等)的海量数据集成与处理平台;
为其他部门提供数据分析支撑。
任职资格:
计算机相关专业;
熟悉数据挖掘算法,对分类、聚类、时序、图等算法有很深了解;
熟练掌握Hadoop、Spark生态系统组件(MR、HBase、Hive、ZooKeeper、SparkSQL、SparkMlib等),有相关大数据架构,开发成功案例;
熟练的使用、开发ETL工具经验,有数据库建模ER建模经验优先;
有海量数据BI或数据挖掘项目实施和管理经验,对数据挖掘理论方法有一定了解者优先;
熟悉的BashShell和Python等脚本编程能力;
强烈的责任心和工作热情,良好的团队合作精神。
数据挖掘工程师岗位职责12
职责:
1、对海量业务数据进行整合、分析、挖掘,并提供相关数据服务;
2、研发与设计大数据挖掘算法,搭建数据平台;
3、应用数据挖掘工具或者开发新算法,参与项目开发,解决产品需求;
4、通过对数据的敏锐洞察,深入挖掘产品潜在价值和客户需求,进而提供更有价值的产品。
岗位要求:
1、统计学、应用数学、计算机等相关专业,统招本科及以上学历;
2、一年以上数据挖掘经验,熟练掌握多种统计和挖掘方法,熟练使用SPSS、SAS等相关数据分析软件;
3、较强的'数据敏感度,逻辑分析能力和文档撰写能力;
4、良好的逻辑思维能力,优秀的分析和解决问题的能力,对挑战性问题充满激情。
数据挖掘工程师岗位职责13
职责:
1、负责海量科技数据(含文本数据)的挖掘工作;
2、负责科技数据挖掘算法模型的构建、应用、评测、报告;
3、主持或参与海量科技数据的入库工作,科技数据知识图谱的'构建;
4、负责或参与数据挖掘成果论文、专利、标准的撰写;
5、负责或参与制定数据加工清洗的方案,并形成操作手册;
6、为指定的课题提出解决方案,并主持或参与方案实施;
7、完成安排的各项工作,与其他部门合作。
岗位要求:
1、数学、统计、金融、科技管理、计算机等相关专业,博士学历优先;
2、具有2年及以上海量数据挖掘经验,有文本挖掘、非结构化文本处理经验者优先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一,熟悉Java/C/C++等编程语言,熟练掌握Linux各项操作指令;
4、熟练掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一项或几项,有MPI经验者尚佳;
5、掌握机器学习的基本算法框架,有自然语言处理和丰富的特征工程(特征选择/特征抽取)经验者优先;
6、掌握关系型数据库的基本操作,有图形数据库、其他非关系型数据库经验者尚佳;
7、在医疗信息化从事产品开发工作者优先,有顶会paper或人工智能领域国际比赛中获奖者优先;
8、有比较强的组织协调能力,可同时处理好多个任务,具备一定的管理能力;
9、性格开朗,具有团队精神;较强的沟通能力,能与相关业务和开发人员讨论并快速理解需求。
数据挖掘工程师岗位职责14
职责:
1、对海量业务数据进行分析,并利用算法挖掘用户行为特征,发现潜在规律,建立机器学习算法并优化;
2、利用数据挖掘技术分析、预测用户的消费行为;
3、建立各种业务逻辑模型和数学模型,帮助公司改善运营管理,节省成本。
任职要求:
1、大学本科及以上学历;
2、统计学、会计学、数学、物理等相关专业;
3、本科5年以上同岗位工作经验,研究生3年以上同岗位工作经验;
4、对统计学和数据挖掘算法原理有较为深刻的.理解,了解数据仓库思想,熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等数据挖掘软件之一;
5、熟悉决策树、聚类、逻辑回归,关联分析、SVM,贝叶斯等数据挖掘算法,有海量数据挖掘的项目经验;
6、有用户行为分析、用户建模、业务建模、数学建模经验优先;
7、良好的逻辑分析能力、分析问题和解决问题的能力,对数据敏感,良好的沟通能力。
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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