数据挖掘工程师岗位职责合集15篇
在当下社会，很多场合都离不了岗位职责，制定岗位职责有利于提高工作效率和工作质量。岗位职责到底怎么制定才合适呢？以下是小编精心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、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2
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3
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4
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。
数据挖掘工程师岗位职责5
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6
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7
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8
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9
职责
1、负责构建公司数据分析与数据挖掘业务分析体系,整体架构设计、规划,充分发挥数据的价值,提高数据质量,促进公司业务更好的发展;
2、通过建立业务的数据分析模型来指导业务的发展,对数据库信息进行深度挖掘和有效利用,充分实现数据的商业价值,构建公司核心竞争力;
3、跟踪并分析用户行为,为公司广告业务的发展及产品的.设计进行海量数据支持;
4、负责数据管理中心团队的建设、发展、激励、培训等管理工作,有效领导数据分析与挖掘团队支持和推动业务发展。
任职要求：
1、热爱数据,对数据及逻辑关系敏感,并对数据体系有深入的认识;
2、本科以上学历、计算机/统计学/经济学等相关专业，有一定工作经验，;
3、具备数据建模(机器学习,数据挖掘,信息检索背景)和分析理论知识和经验;
4、熟悉Linux平台的海量数据分布式存储、分布式计算;
5、熟悉常用的数据分析工具，有基于Hadoop的云计算平台，HBase及类似的NoSQL存储,MySQL,和BI系统等实践经验;
6、熟悉互联网并且对于互联网常见的业务形态与商业模式有深入的理解,对业务变化有敏锐的洞察力;
7、有较强的对业务理解与分析能力，了解业务规划与策划能力以及相应经验;
8、具备较强的问题定位、分解、解决能力及计划和组织能力;
9、善于创新、思维敏捷、精力充沛，沟通能力强，能够承受较大工作压力;
10、有电子商务或互联网数据仓库或商业智能架构设计、开发实施经验者优先。
数据挖掘工程师岗位职责10
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11
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12
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13
职责：
1、负责对海量文本内容进行要素提取，精分类别、关联挖掘等技术的研发工作；
2、负责实现文本挖掘技术的.产品化，并且结合招标领域开展应用与优化；
3、能指导较低职位的工程师完成工作；
4、能与高校科研机构进行协同创新。
任职资格：
1、模式识别/人工智能/计算机相关专业，本科或以上学历；3年以上工作经验；
2、正直、诚信、敬业、有激情、有良好团队交流能力；
3、精通Java、Python语言，熟悉linux基本开发环境；
4、精通NLP相关领域知识，拥有较为丰富的文本处理经验：精准分词、实体抽取、属性抽取、关系抽取、分类聚类、主题挖掘、POI挖掘等；
5、具有NLP实战经验，参与过相关项目，有知识图谱/深度学习研发经验者优先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式处理框架者更佳；
6、熟悉Git，SVN等通用工具；
7、对自然语言处理、知识图谱构建、人工智能等具有浓厚的兴趣。
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
工作职责：
1、运用数据挖掘和机器学习方法和技术，深入挖掘和分析海量商业数据
2、包括但不限于风控模型、用户画像、商家画像建模、文本分析和商业预测等
3、运用数据挖掘/统计学习的理论和方法，深入挖掘和分析用户行为，建设用户画像
4、从系统应用的角度，利用数据挖掘/统计学习的.理论和方法解决实际问题
任职要求
—计算机、数学，统计学或人工智能等相关专业硕士以上学历，5—10年以上或相关工作经历
—精通1—2种编程语言（Python或Java），熟练掌握常用数据结构和算法，具备比较强的实战开发能力，能带领团队共同进步。
—具有统计或数据挖掘背景，并对机器学习算法和理论有较深入的研究
—熟悉数据挖掘相关算法（决策树、SVM、聚类、逻辑回归、贝叶斯）
—具有良好的学习能力、时间和流程意识、沟通能力
—熟悉Spark或hadoop生态分布式计算框架
—优秀的沟通能力，有创新精神，乐于接受挑战，能承受工作压力
—有互联网，央企，政务，金融等领域大规模数据挖掘经验者优先
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