數據挖掘工程師崗位職責集合15篇

　　在現在的社會(huì )生活中，很多地方都會(huì )使用到崗位職責，任何崗位職責都是一個(gè)責任、權力與義務(wù)的綜合體，有多大的權力就應該承擔多大的責任，有多大的權力和責任應該盡多大的義務(wù)，任何割裂開(kāi)來(lái)的做法都會(huì )發(fā)生問(wèn)題。那么什么樣的崗位職責才是有效的呢？以下是小編為大家整理的數據挖掘工程師崗位職責，希望能夠幫助到大家。

數據挖掘工程師崗位職責1

　　1、針對具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求、定義數據分析及挖掘問(wèn)題;

　　2、使用統計學(xué)分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進(jìn)行驗證、開(kāi)發(fā)、改進(jìn)和優(yōu)化，實(shí)現數據挖掘的功能應用;

　　3、搭建高擴展高性能的數據分析模型庫，作為數據分析團隊的`基礎工具;

　　4、完成領(lǐng)導安排的其他工作。

數據挖掘工程師崗位職責2

　　職責：

　　1、運用數據挖掘、統計學(xué)習的理論和方法，深入挖掘和分析數據，并設計實(shí)現相應的算法。

　　2、大規模數據的分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)等算法的比較研究，并能夠根據公司需要，在短內熟悉特定領(lǐng)域的業(yè)務(wù)知識。

　　3、根據數據產(chǎn)品的設計進(jìn)行數據探索、包括算法選取、領(lǐng)域數據準備、數據預處理、特征抽取，以及模型驗證。

　　任職資格：

　　1、熟悉AI相關(guān)知識，了解常見(jiàn)的`公開(kāi)算法的原理和實(shí)現方法。

　　2、熟練使用數據分析、挖掘方法；熟悉各項數據挖掘、機器學(xué)習相關(guān)算法等方面知識。

　　3、有海量數據挖掘和分析經(jīng)驗，能獨立構建模型，完成數據分析等工作。

　　4、對數據敏感，具有良好的邏輯思維能力、理解業(yè)務(wù)的能力、溝通能力和表達呈現能力，具備使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R語(yǔ)言的經(jīng)驗優(yōu)先考慮。

　　5、全日制本科及以上學(xué)歷，計算機相關(guān)專(zhuān)業(yè)。

數據挖掘工程師崗位職責3

　　職責：

　　1、負責公司與阿里巴巴在新行業(yè)方向(新金融、新零售、國內外運營(yíng)商)的產(chǎn)品研發(fā);

　　2、負責分析挖掘客戶(hù)/行業(yè)對大數據產(chǎn)品的需求(應用場(chǎng)景)，利用數據分析結論提升客戶(hù)業(yè)務(wù)能力。例如：文本挖掘，潛在客戶(hù)挖掘，用戶(hù)畫(huà)像，個(gè)性化推薦，用能預測等;

　　3、進(jìn)行大數據場(chǎng)景下的`數據統計、數據挖掘、機器學(xué)習、深度學(xué)習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優(yōu)化等;

　　4、將客戶(hù)需求準確轉化為可執行的數學(xué)模型，針對不同的應用場(chǎng)景，負責編寫(xiě)數據挖掘算法及對其的優(yōu)化;

　　5、基于需求分析/運營(yíng)支持/商業(yè)報告等成果，抽取典型用戶(hù)/客戶(hù)/行業(yè)/產(chǎn)品分析模型并與開(kāi)發(fā)團隊溝通實(shí)施方案及構建產(chǎn)品原型。

　　崗位要求：

　　1、本科以上學(xué)歷，扎實(shí)的機器學(xué)習、數據挖掘、統計學(xué)理論基礎;有統計、應用數學(xué)、金融等相關(guān)專(zhuān)業(yè)背景優(yōu)先;

　　2、精通常見(jiàn)機器學(xué)習算法(如邏輯回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、決策樹(shù)、貝葉斯等)，有實(shí)際建模經(jīng)驗，掌握深度學(xué)習算法優(yōu)先;

　　3、具有扎實(shí)的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，精通至少一門(mén)編程語(yǔ)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(shí)踐經(jīng)驗優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責4

　　職責：

　　1、對通信和金融業(yè)務(wù)數據進(jìn)行分析和挖掘，滿(mǎn)足研發(fā)和運營(yíng)等部門(mén)的業(yè)務(wù)需求和決策需求;

　　2、能根據業(yè)務(wù)特點(diǎn)選擇最合適的數據挖掘算法，并做調優(yōu);

　　3、支持數據分析、挖掘算法平臺的部署和日常運營(yíng);

　　4、撰寫(xiě)分析類(lèi)報告。

　　任職資格：

　　1、大學(xué)本科或本科以上統計學(xué)、數學(xué)或其他相關(guān)專(zhuān)業(yè)，對數據結構熟悉;

　　2、熟練使用python進(jìn)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(guò)hive-sql或spark-sql;

　　3、對hadoop/spark有一定了解。能夠簡(jiǎn)單使用hadoop系列命令;

　　4、對線(xiàn)性回歸，決策森林，xgboost，評分卡等數據挖掘相關(guān)算法有一定了解;

　　5、做過(guò)web接口調試，熟悉json者優(yōu)先;

　　6、熟練掌握PPT和EXCEL制作;

　　7、具備良好的'學(xué)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(yíng)商或金融類(lèi)相關(guān)數據經(jīng)驗工作優(yōu)先考慮;

　　9、能適應中長(cháng)期現場(chǎng)出差。

數據挖掘工程師崗位職責5

　　1、參與或負責公司的大數據平臺的.建設；

　　2、負責項目的需求調研、數據分析、商業(yè)分析和數據挖掘模型等；

　　3、負責項目中數據準備、模型建立、模型跟蹤、模型優(yōu)化、模型維護、部署和評估；等閉環(huán)流程，為營(yíng)銷(xiāo)、運營(yíng)及決策提供分析支撐及技術(shù)支持；

　　4、使用統計學(xué)分析方法、挖掘算法，構建有效且通用的數據分析模型，支持現有業(yè)務(wù)并適應業(yè)務(wù)的不斷拓展。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　職責：

　　對業(yè)務(wù)數據進(jìn)行采集、清洗、整理、標簽、分層；

　　根據業(yè)務(wù)需求，應用統計學(xué)、數據挖掘等建立精準數據模型，滿(mǎn)足業(yè)務(wù)需求；

　　能從業(yè)務(wù)和產(chǎn)品角度出發(fā)，利用數據來(lái)發(fā)現產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的瓶頸，提出優(yōu)化方案；

　　探索業(yè)界和學(xué)術(shù)界前言的數據挖掘、機器學(xué)習理論與實(shí)踐。

　　任職資格：

　　本科及以上學(xué)歷，數學(xué)、統計學(xué)、計算機專(zhuān)業(yè)優(yōu)先；

　　精通數據挖掘腳本語(yǔ)言，能靈活運用R、Python中的'一種，熟練sklean/numpy/pandas等科學(xué)計算相關(guān)庫，有統計建模、機器學(xué)習或數據挖掘應用的項目經(jīng)驗優(yōu)先；

　　對大數據技術(shù)有深入了解，能夠使用Hadoop、spark等相關(guān)技術(shù)；

　　勤奮踏實(shí)，樂(lè )于學(xué)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(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　職責：

　　1、負責數據挖掘領(lǐng)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(shí)驗模擬；

　　2、負責數據挖掘系統的開(kāi)發(fā)，包括需求分析、系統設計、系統測試和優(yōu)化。

　　3、負責大數據集成、分析和洞察技術(shù)研究，業(yè)務(wù)建模。包括業(yè)務(wù)模型、數據模型的生成和應用，關(guān)鍵算法的研究和開(kāi)發(fā)。

　　任職要求：

　　1、具有深厚的統計學(xué)、數學(xué)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(wèn)題定位解決能力；

　　3、具有良好的溝通能力和團隊協(xié)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8

　　1、負責構建體系框架，公開(kāi)數據等進(jìn)行分析，挖掘特征；

　　2、負責大數據產(chǎn)品的.規劃，需求分析和產(chǎn)品設計和定義；

　　3、基于現有真實(shí)用戶(hù)行為數據，能夠從數據中發(fā)現能源的需求和業(yè)務(wù)場(chǎng)景；

　　4、參與業(yè)務(wù)部門(mén)臨時(shí)數據分析需求的調研、分析及實(shí)現；

　　5、監測分析產(chǎn)品運營(yíng)狀況，持續優(yōu)化產(chǎn)品功能改造和業(yè)務(wù)拓展方向，提出和落實(shí)產(chǎn)品優(yōu)化改造方案。

　　6、撰寫(xiě)專(zhuān)題大數據分析報告。

數據挖掘工程師崗位職責9

　　職責：

　　1、根據項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程師要求獨立完成項目的數據搜集和數據處理；

　　2、能夠快速根據項目需要學(xué)習并理解行業(yè)知識，并能在項目經(jīng)理或高級數據挖掘工程指導下完成部分數據分析工作；

　　3、能夠使用SAS，SPSS，或R，Python等開(kāi)源平臺根據用戶(hù)需求定制開(kāi)發(fā)相應的算法；

　　4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫(xiě)相關(guān)分析報告；

　　5、了解數據倉庫及商務(wù)智能背景，熟練掌握一類(lèi)數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；

　　任職要求

　　1、信息化管理、數學(xué)或統計學(xué)專(zhuān)業(yè)背景本科以上學(xué)歷；

　　2、具有一定的`統計學(xué)、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業(yè)智能項目經(jīng)驗尤佳；

　　3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過(guò)程；

　　4、熟悉并掌握SAS、SPSS統計分析或數據挖掘工具至少一種；或具備Python，R等使用開(kāi)源平臺開(kāi)發(fā)算法的經(jīng)驗；

　　5、有很強的事業(yè)心、責任感，良好敬業(yè)精神、團隊精神與人際溝通能力。

數據挖掘工程師崗位職責10

　　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(xié)同業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)人員，將模型算法成果應用到實(shí)際業(yè)務(wù)系統中，并通過(guò)可視化工具進(jìn)行分析成果展示;

　　3、基于用戶(hù)數據，研究用戶(hù)行為，構建用戶(hù)畫(huà)像。

　　任職要求：

　　1、應用數學(xué)、計算機、信息處理等相關(guān)專(zhuān)業(yè)本科及以上學(xué)歷;

　　2、3年以上大數據開(kāi)發(fā)經(jīng)驗;

　　3、熟悉hadoop的大數據生態(tài)，精通SQL語(yǔ)法【有較好的SQL性能調優(yōu)能力，掌握基于Hive或者Spark sql的HQL腳本編寫(xiě);

　　4、具有從數據查詢(xún)，聚合，分析到可視化的整套實(shí)踐經(jīng)驗;

　　5、熟練使用java或者python、基礎扎實(shí)、能編寫(xiě)Hive環(huán)境下或者Spark sql環(huán)境下的UDF;

　　6、具備良好的.表達和溝通能力、學(xué)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11

　　1、負責生產(chǎn)環(huán)境Mysql數據庫系統高可用、高性能架構方案，分庫分表策略，數據庫擴展方案;

　　2、排查數據庫故障，分析和解決疑難問(wèn)題，提出預防方案;

　　3、制定數據庫監控策略、備份策略、容災策略，探查系統潛在的問(wèn)題和可能的.性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化;

　　4、對開(kāi)發(fā)工程師的SQL語(yǔ)句進(jìn)行審核及SQL優(yōu)化;

　　5、負責redis、memcache等非關(guān)系數據庫的管理和擴展，能夠根據業(yè)務(wù)需求完成系統設計、架構設計工作;

　　6、參與前瞻性新技術(shù)研究，解決數據庫相關(guān)疑難問(wèn)題。

數據挖掘工程師崗位職責12

　　崗位職責：

　　負責團隊現有算法的優(yōu)化，代碼實(shí)現以及移植

　　負責算法計算性能優(yōu)化，并推動(dòng)其上線(xiàn)應用

　　基于大規模用戶(hù)數據，以效果為目標，建立并優(yōu)化系統的基礎算法和策略

　　應用機器學(xué)習等尖端技術(shù)，針對海量信息建模，挖掘潛在價(jià)值跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應用于產(chǎn)品中；

　　跟蹤新技術(shù)發(fā)展，并將其應用于產(chǎn)品中

　　協(xié)助其它技術(shù)人員解決業(yè)務(wù)及技術(shù)問(wèn)題

　　任職資格：

　　熟練使用Java、python、scala語(yǔ)言（至少一門(mén)），熟悉面向對象思想和設計模式

　　具備一年以上機器學(xué)習理論、算法的研究和實(shí)踐經(jīng)驗

　　擅長(cháng)大規模分布式系統。海量數據處理。實(shí)時(shí)分析等方面的算法設計。優(yōu)化

　　熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架

　　具備分布式相關(guān)項目研發(fā)經(jīng)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(xué)習、分布式計算等相關(guān)技術(shù)，并具備多年的.實(shí)際工作經(jīng)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(wèn)題和解決問(wèn)題的能力，有一定數學(xué)功底，能針對實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行數學(xué)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(fā)現有價(jià)值的規律

　　優(yōu)秀的分析和解決問(wèn)題的能力，對挑戰性問(wèn)題充滿(mǎn)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13

　　1、基于大數據平臺的海量數據，負責業(yè)務(wù)相關(guān)的.數據挖掘研發(fā)，及定向相關(guān)技術(shù)研發(fā);

　　2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優(yōu)化工作;

　　3、負責數據挖掘分析體系的建設，并建立和規范數據挖掘模型標準;

　　4、協(xié)助項目團隊做好數據和應用的對接，完成項目的執行及交付;

　　5、配合架構師進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)和核心挖掘算法改善。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　職責：

　　深入研究業(yè)內領(lǐng)先的技術(shù)思路，輸出具有創(chuàng )新價(jià)值的預研項目可行性分析報告以及相關(guān)實(shí)驗數據;

　　負責產(chǎn)品、銷(xiāo)售、供應鏈、電商等公司數據的.海量挖掘，并建立和優(yōu)化用戶(hù)標簽、特征模型、產(chǎn)品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學(xué)習算法的并行化實(shí)現及應用，并提出改進(jìn)方法和思路;

　　參與公司大數據架構，負責BI實(shí)施中的數據挖掘模塊算法研究、模型建立和優(yōu)化，幫助實(shí)現數據挖掘和分析平臺的建設;

　　負責相關(guān)數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開(kāi)發(fā)和結果輸出質(zhì)量把控，通過(guò)數據挖掘結果驅動(dòng)業(yè)務(wù)執行;

　　配合技術(shù)進(jìn)行數據挖掘模型開(kāi)發(fā)和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶(hù)生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學(xué)本科及以上學(xué)歷，統計學(xué)、計算機、信息技術(shù)、數學(xué)相關(guān)專(zhuān)業(yè);

　　兩年以上數據建模經(jīng)驗;

　　數據主流數據庫，mysql、oracle、DB2等傳統結構化數據倉庫，熟悉HBase、MongoDB等非結構化數據庫;

　　熟悉常用的聚類(lèi)、分類(lèi)、回歸、關(guān)聯(lián)、時(shí)間序列等監督式和非監督式學(xué)習算法;

　　熟悉R、Python、MLlib等數據挖掘工具中至少一種。

　　熟悉spark、storm等大數據計算框架者優(yōu)先。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　職責：

　　(1)分析需求，完成相關(guān)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(jìn)行深度挖掘和建模，做運營(yíng)和用戶(hù)等各方面分析，深度挖掘運營(yíng)優(yōu)化和用戶(hù)行為特征等，推動(dòng)分析問(wèn)題的解決，為業(yè)務(wù)決策提供日常支持;

　　(4)與業(yè)務(wù)部門(mén)和技術(shù)部門(mén)對接，完成設計，編寫(xiě)，維護和完善公司業(yè)務(wù)相關(guān)的算法。

　　(5)參與項目成果匯編，對相關(guān)結果進(jìn)行解讀和匯報。

　　任職要求：

　　(1)大專(zhuān)以上學(xué)歷，統計、數學(xué)、計算機、軟件專(zhuān)業(yè)優(yōu)先;

　　(2)熟練使用Python，Mysql語(yǔ)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(xiě)環(huán)境，Linux常用命令。會(huì )使用R，Java，Scala等語(yǔ)言更佳。

　　(3)熟悉數據分析過(guò)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(wù);

　　(4)一定的'數據挖掘/機器學(xué)習理論和技術(shù)基礎，了解常用的數據挖掘算法如：聚類(lèi)模型、線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、分類(lèi)模型、決策樹(shù)模型等。

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