數據挖掘工程師崗位職責15篇
現如今，越來越多地方需要用到崗位職責，制定崗位職責可以最大限度地實現勞動用工的科學配置。制定崗位職責的注意事項有許多，你確定會寫嗎？下面是小編整理的數據挖掘工程師崗位職責，僅供參考，歡迎大家閱讀。
數據挖掘工程師崗位職責1
職責：
1、利用數據挖掘、機器學習相關知識和算法，解決工廠業務需求，驅動業務數字化；
2、利用數據處理和挖掘相關知識實現工廠KPI要求，包括生產線IDC降低，預測性維護等數據挖掘的多方面應用場景實現；
3、負責數據挖掘項目管理，進度把控，同時針對工廠各方面需求推廣數據挖掘和機器學習的主流應用算法和工具，并制定相關的規范和標準；
4、針對數據挖掘涉及的`數據庫和業務相關硬件網絡架構的搭建和日常運維支持；
崗位要求：
1、本科或以上學歷，數學、計算機或者信息工程等相關專業。
2、有工業領域或AI領域數據分析處理或者相關行業一年及以上工作經驗。
3、熟悉運用各種常用算法和數據結構，有聚類、分類、回歸等數據挖掘工作經驗優先考慮；
3、熟悉Linux平臺上的編程環境，至少掌握R/Python/C#一門編程語言，有項目應用優先考慮
4、至少掌握SQL Server/Oracle/MySQL一種數據庫，有項目實踐者優先考慮
5、熟悉Hadoop架構、網絡通信和數據平臺架構設計知識者優先考慮
數據挖掘工程師崗位職責2
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3
職責：
1、參與市場營銷分析、策劃、規劃和數據分析工作；
2、根據分析、診斷結果，建立分析模型并優化，為運營決策、產品方向、銷售策略等提供數據支持；
3、利用專業數據分析、挖掘工具進行數據建模；
4、有相關工作經驗1年以上。
任職要求：
1、碩士以上學歷，有較強的數學功底和扎實的統計學、數據挖掘功底；
2、掌握SQL語句，熟悉Oracle，具備數據處理能力；
3、精通常用數據挖掘工具軟件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚類分析、方差分析、相關分析、回歸分析、關聯規則、決策樹、隨機模型等常用數據分析方法以及經典的數據挖掘算法，具備一定的基礎可自編挖掘算法；
4、有較強的.市場敏感度，分析能力強；
5、具備良好的職業素質與敬業精神，注重團隊合作，擅長溝通表達；
6、 1年或者以上零售或服裝行業客戶關系管理從業經驗（奢侈品行業優先）；有數據挖掘項目實施經驗者優先，有營銷知識，理念和實踐者優先。
數據挖掘工程師崗位職責4
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5
職責：
1、對海量業務數據進行整合、分析、挖掘，并提供相關數據服務；
2、研發與設計大數據挖掘算法，搭建數據平臺；
3、應用數據挖掘工具或者開發新算法，參與項目開發，解決產品需求；
4、通過對數據的敏銳洞察，深入挖掘產品潛在價值和客戶需求，進而提供更有價值的`產品。
崗位要求：
1、統計學、應用數學、計算機等相關專業，統招本科及以上學歷；
2、一年以上數據挖掘經驗，熟練掌握多種統計和挖掘方法，熟練使用SPSS、SAS等相關數據分析軟件；
3、較強的數據敏感度，邏輯分析能力和文檔撰寫能力；
4、良好的邏輯思維能力，優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情。
數據挖掘工程師崗位職責6
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7
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8
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9
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10
職責：
1、對海量業務數據進行分析，并利用算法挖掘用戶行為特征，發現潛在規律，建立機器學習算法并優化;
2、利用數據挖掘技術分析、預測用戶的消費行為;
3、建立各種業務邏輯模型和數學模型，幫助公司改善運營管理，節省成本。
任職要求：
1、大學本科及以上學歷;
2、統計學、會計學、數學、物理等相關專業;
3、本科5年以上同崗位工作經驗，研究生3年以上同崗位工作經驗;
4、對統計學和數據挖掘算法原理有較為深刻的理解，了解數據倉庫思想，熟悉SPSS、SAS、R、MAHOUT等數據挖掘軟件之一;
5、熟悉決策樹、聚類、邏輯回歸，關聯分析、SVM，貝葉斯等數據挖掘算法，有海量數據挖掘的項目經驗;
6、有用戶行為分析、用戶建模、業務建模、數學建模經驗優先;
7、良好的邏輯分析能力、分析問題和解決問題的'能力，對數據敏感，良好的溝通能力。
數據挖掘工程師崗位職責11
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12
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13
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14
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15
職責：
對業務數據進行采集、清洗、整理、標簽、分層；
根據業務需求，應用統計學、數據挖掘等建立精準數據模型，滿足業務需求；
能從業務和產品角度出發，利用數據來發現產品或業務的瓶頸，提出優化方案；
探索業界和學術界前言的.數據挖掘、機器學習理論與實踐。
任職資格：
本科及以上學歷，數學、統計學、計算機專業優先；
精通數據挖掘腳本語言，能靈活運用R、Python中的一種，熟練sklean/numpy/pandas等科學計算相關庫，有統計建模、機器學習或數據挖掘應用的項目經驗優先；
對大數據技術有深入了解，能夠使用Hadoop、spark等相關技術；
勤奮踏實，樂于學習新事物，有良好團隊合作精神和高度的責任感；
醫療、生物背景人員優先。
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