（热）数据挖掘工程师岗位职责

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（热）数据挖掘工程师岗位职责

　　在日常生活和工作中，岗位职责起到的作用越来越大，岗位职责包括岗位职务范围、实现岗位目标的责任、岗位环境、岗位任职资格及各个岗位之间的相互关系等。制定岗位职责需要注意哪些问题呢？下面是小编整理的数据挖掘工程师岗位职责，欢迎大家分享。

（热）数据挖掘工程师岗位职责

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：

　　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3

　　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4

　　职责

　　1、负责数据库及操作系统的日常维护，数据库性能监控及优化，故障诊断和排除;

　　2、制定并实施数据备份、恢复、复制计划，以及数据库的安全管理、用户管理;

　　3、负责数据库项目的'安装、部署、维护等工作;

　　4、完成领导安排的其他工作。

　　任职资格

　　1、计算机，统计，数据，电子信息等相关专业毕业，3年以上工作经验。(必须211高校统招毕业。)

　　2、精通python，熟悉mysql/mariadb,sql server。

　　3、能对mysql/mariadb、sqlsever集群环境进行安装配置、性能优化，故障处理。

　　4、能熟练对数据库进行备份恢复、数据迁移。

　　5、具有数据库相关认证证书的优先。

数据挖掘工程师岗位职责5

　　职责：

　　1、负责内容的处理，包括关键词提取、主题分析、类目预测、质量打分等; 2、负责海量用户行为的分析研究，挖掘优化用户画像，包括人口属性和用户兴趣等;

　　3、负责推荐引擎算法的开发，包括各类推荐算法的实现、特征和参数调优、用户体验优化等;

　　4、负责数据营销平台策略的开发，包括用户洞察、行业指数趋势预测、各类精准定向算法的实现和优化等;

　　5、负责人工智能技术的研究，包括机器学习、知识推理、文本语义理解、计算机视觉等技术;

　　6、通过海量数据对用户广告的行为进行深入分析与洞察，提炼和发现业务规律，指导推荐模型特征构建，定位产品相关的数据问题及分析优化;

　　7、结合广告投放场景和用户画像进行分析、归纳统计指标建设，协助模型快速定位问题。

　　招聘要求及条件：

　　1、具备数据挖掘、NLP、机器学习、最优化等算法原理知识背景;

　　2、具备推荐系统、精准营销、信息检索等方面的'工作经验优先;

　　3、具备大规模分布式计算平台的使用和并行算法的开发经验，对大数据处理及应用有浓厚兴趣;

　　4、具有机器学习、数据挖掘、算法优化的基础并具有浓厚兴趣;

　　5、熟悉统计原理及检验方法、熟悉数据分析方法;

　　6、熟悉分类、回归、聚类、降维等机器学习算法及应用场景;

　　7、熟悉Java、Python等，能独立完成相关的数据分析及分析报告相关工作。

数据挖掘工程师岗位职责6

　　职责

　　1负责房地产大数据系统的开发;

　　2负责房地产相关业务算法的'设计开发;

　　3进行数据抽取、数据清洗、数据探索、数据建模分析等工作;

　　4参与项目的技术攻坚和优化，相关系统的架构设计和评审，以及对问题的跟踪和解决;

　　5参与系统文档的撰写、维护.

　　工作要求

　　1、应用数学、统计学、运筹学、金融学、计算机应用等本科及以上学历，具有数据挖掘领域2年以上开发经验;

　　2、至少掌握Python、Scala、R等语言其中一种，Python优先;

　　3、掌握关系型数据库Oracle、Mysql、Postgresql的使用;

　　4、能够基于开源大数据框架搭建分布式数据挖掘系统，熟悉Hadoop相关组件包括，Hdfs/HBase/Hive/ZooKeeper，熟练运用Storm/Spark/Mahout，有开发经验者优先;

　　5、熟悉常见的机器学习算法如KNN、决策树、随机森林数、逻辑回归、SVM等算法，熟悉常见深度学习算法CNN、LSTM和神经网络;

　　6、具有以下经验者优先：

数据挖掘工程师岗位职责7

　　职责：

　　1、负责对数据进行清理、甄别、归类和整合等，提升数据质量;

　　2、设计多维度分析模型，并能根据实际情况给出数据分析结果;

　　3、针对海量用户行为和内容信息，构建和优化用户画像。

　　任职要求：

　　1、本科计算机或统计学相关专业，3年以上相关工作经验; 、

　　2、熟悉关系型据库，SQL技能娴熟;

　　3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平台;

　　4、ScalapythonJAVA至少熟练掌握一种编程语言;

　　5、熟悉数据可视化技术;

　　6、熟悉大规模数据挖掘、机器学习等相关技术; 7、对用户画像分层，推荐系统有经验者优先考虑。

数据挖掘工程师岗位职责8

　　1.协助销售部门达成年度营收目标;

　　2.负责产品的售前技术支持，包括产品和方案的宣讲、项目消息获取与跟踪;

　　3.参与并协助销售人员做项目分析，与客户进行有效沟通，推动项目的进行;

　　4.负责客户洗去分析、引导，根据客户的业务需求设计并编制项目个性化解决方案;

　　5.协助销售完成项目招投标工作，根据招标要求，编制标书;

　　6.对行业、市场、用户需求、竞争对手等方面定期提出分析报告;

　　7.为公司的'市场方向、产品研发等提供建议;

　　8.领导安排的临时任务。

数据挖掘工程师岗位职责9

　　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

　　1.针对用户行为预测业务，负责用户画像、订单特征体系建设，包括离线数据产出以及服务化;

　　2.针对用户端上行为产出的实时数据流，挖掘实时特征并服务化;

　　3.针对客服场景，挖掘实时用户行为异常以及进线异常;

　　4.针对智能客服场景用户标签挖掘，人群挖掘等工作，支持智能运营方向的业务;

　　5.负责开发并维护智能客服业务的'特征服务系统。

数据挖掘工程师岗位职责12

　　职责：

　　1、负责探迹平台智能策略逻辑设计与实现，包括智能评分、智能决策、业绩预测等业务的策略;

　　2、利用平台已有技术能力，包括内容识别算法、行为识别模型等，构建与业务需求相匹配的.策略体系;

　　3、对平台用户行为数据进行分析和挖掘，建立数据模型，从数据中挖掘出用户的行为和消费习惯，通过数据挖掘对产品形成策略支持;

　　4、理解业务部门的需求，从数据库提取相关数据进行处理分析，指导产品和业务部门的日常运营;

　　5、建立和优化统计学和机器学习模型;

　　6、与数据算法/工程师合作和沟通去实现应用在产品上的算法模型;

　　任职资格：

　　1、统计学、计算机、通信相关专业本科以上学历;

　　2、编程基本功扎实、精通JAVA、python、lua等语言;

　　3、善于沟通及主动思考总结、倡导创新与持续优化、思路周密、脚本代码严谨、对待策略逻辑有强烈兴趣;

　　4、具备产品意识和数据分析能力，熟悉回归，分类等常见机器学习算法;

　　5、具有数据处理，特征选择、算法调优、效果评估等相关工作经验;

　　6、逻辑清晰，对数字敏感;学习能力强，热爱编程;

　　7、有良好的团队合作及抗压能力、有强烈的主人翁意识推进事务进展;

数据挖掘工程师岗位职责13

　　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14

　　职责:

　　1、参与数据挖掘项目的算法研发过程(包括需求分析、技术可行性评估、分析解决问题、实现新需求等);

　　2、独立分析、评估并解决问题，并用代码实现，在较短时间内寻求到最优的解决方案，并应用到产品中;

　　3、负责分布式算法的设计及编码，提高算法的精度和效率;

　　4、负责数据挖据方向上的技术预研工作。

　　任职资格:

　　1、本科及以上学历，数学、统计、计算机科学与技术、软件工程、控制理论与控制工程、信号分析及信息处理等专业;

　　2、 3年以上数据挖掘、机器学习、深度学习领域工作和研究经验;

　　3、精通至少一种主流编程语言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;

　　4、熟悉机器学习、深度学习算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一种或多种深度学习框架;

　　5、熟悉Hadoop、Spark等大数据平台及mllib和结构化数据库编程;

　　6、有数据挖掘、图像处理、音频信号分析、自然语言处理、物流优化、时间序列预测算法等与实际业务场景结合的成功经验;

　　7、善于分析和解决问题，富有想象力和学习能力，对数据敏感，善于发现数据中的`价值，具有良好的团队合作精神。

数据挖掘工程师岗位职责15

　　1、参与机器学习的平台的搭建，为数据分析提取提供平台支持；

　　2、参与各类业务的机器学习相关需求的'开发和支持；

　　3、集成各类成熟的机器学习算法以及计算平台；

　　4、设计并落实人工智能（AI）在公司不同业务部门，不同应用场景中的实现；规划智能人机交互包括语音合成、语音识别、手势识别、自然语言处理、人脸识别等AI技术；

　　5、对人工智能技术的研究，包括机器学习、智能控制、知识应用、智能决策等技术的研究；

　　任职要求：

　　1、学历：数理统计类、计算机科学，软件工程等专业本科生以上学历

　　2、数据挖掘、机器学习相关方向3年以上工作经验，有机器学习、数据挖掘等相关项目实际经验者优先；

　　3、熟悉数理统计、数据分析及挖掘、常用机器学习算法；

　　4、熟悉关系数据、NoSQL数据工具以及大数据技术至少一种产品，如MySQL、MongoDB、Redis、Hadoop、Hive、Spark等；

　　5、熟练掌握至少一种编程语言，Java、Scala、C++、R、Python

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