数据挖掘工程师岗位职责通用15篇

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数据挖掘工程师岗位职责通用15篇

　　在当今社会生活中，人们运用到岗位职责的场合不断增多，岗位职责是指工作者具体工作的内容、所负的责任，及达到上级要求的标准，完成上级交付的任务。我敢肯定，大部分人都对制定岗位职责很是头疼的，下面是小编为大家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通用15篇

数据挖掘工程师岗位职责1

　　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2

　　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、负责业务数据建模、数据分析及关键机器学习算法的设计与实现

　　2、编写算法设计各阶段的相关文档，撰写相关专利；

　　3、负责基于大数据平台的.相关算法实现及优化

　　岗位要求：

　　1、本科学历及以上，计算机、医学统计或相关专业

　　2、数学基础扎实，在数据挖掘、机器学习算法研究有较为丰富的知识积累和一定的实际项目经验。

　　3、熟悉大数据存储与分析基础理论和算法，有智能数据挖掘系统开发经验者优先；

　　4、有医疗数据分析经验优先

　　5、乐于接受挑战，学习能力强，勤奋肯干，有责任心

数据挖掘工程师岗位职责5

　　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.负责海量数据的分析开发工作;

　　2.完成数据挖掘模型，跟踪模型的实施和效果，定期优化算法和分析策略，分析研究后提供建设性建议 ;

　　3.优化大数据存储、计算等各方面性能，确保能从海量大数据信息里，有效进行数据分析和挖掘;

　　4.根据用户的活动记录进行特征筛选和关联挖掘。提高关联准确性;

　　5.参与相关数据标准和规范的制定。

　　要求：

　　1.熟悉java/scala/python/R中至少一种编程语言，具有良好的编码习惯;

　　2.计算机、数学相关专业本科以上学历;

　　3.2年以上数据挖掘及其相关经验，对常用的数据挖掘算法有较深入了解，有实际算法调优经验 ;

　　4.熟悉常用数据挖掘算法(聚类/分类/回归/关联规则/图模型)等算法原理，具备实际的'建模经验，熟悉常用机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具备相关应用经验;

　　5.熟悉hadoop生态，具有spark/flink等实际开发经验;

　　6.极强的数据敏感度，能从海量数据中挖掘出数据核心价值，相关;

　　7.熟悉分布式存储，熟悉mysql/oracle、hbase、redis、mogongdb、elasticsearch等，熟悉neo4j/JanusGraph等图数据库优先 ;

　　8.富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战，良好的沟通技巧和团队合作，抗压性强，能适应加班。

数据挖掘工程师岗位职责8

　　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、参与市场营销分析、策划、规划和数据分析工作；

　　2、根据分析、诊断结果，建立分析模型并优化，为运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持；

　　3、利用专业数据分析、挖掘工具进行数据建模；

　　4、有相关工作经验1年以上。

　　任职要求：

　　1、硕士以上学历，有较强的数学功底和扎实的统计学、数据挖掘功底；

　　2、掌握SQL语句，熟悉Oracle，具备数据处理能力；

　　3、精通常用数据挖掘工具软件R / SPSS Clementine / SAS/Python等工具之一，掌握聚类分析、方差分析、相关分析、回归分析、关联规则、决策树、随机模型等常用数据分析方法以及经典的.数据挖掘算法，具备一定的基础可自编挖掘算法；

　　4、有较强的市场敏感度，分析能力强；

　　5、具备良好的职业素质与敬业精神，注重团队合作，擅长沟通表达；

　　6、 1年或者以上零售或服装行业客户关系管理从业经验（奢侈品行业优先）；有数据挖掘项目实施经验者优先，有营销知识，理念和实践者优先。

数据挖掘工程师岗位职责11

　　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12

　　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：

　　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15

　　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。

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