數據挖掘工程師工作的崗位職責（精選25篇）
在不斷進步的社會中，很多情況下我們都會接觸到崗位職責，明確崗位職責能讓員工知曉和掌握崗位職責，能夠最大化的進行勞動用工管理，科學的進行人力配置，做到人盡其才、人崗匹配。想學習制定崗位職責卻不知道該請教誰？下面是小編幫大家整理的數據挖掘工程師工作的崗位職責，希望對大家有所幫助。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇1
職責
1.負責汽車產品數據底表的日常更新與維護
2.對數據進行預處理、清洗、計算及校驗
3.采用系統化方法規范數據字段，優化數據結構，
4.通過數據關聯、數據建模及數據可視化等多種方式為探索性研究提供工具支撐
5.協助高級研究人員完成客戶需求處理工作
任職要求
1本科及以上學歷，數學、統計學、經濟學、計算機科學等專業
2.對汽車市場、品牌及主流乘用車產品有一定認知
3.較強的excel數據處理能力，熟悉透視表及常用函數，有一定編程能力
4.有較強的抗壓能力、邏輯能力以及團隊溝通能力
5.心態沉穩踏實，細致認真，有較強的.求知欲與接受能力
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇2
職責：
1、為運營商提供深入的業務分析服務，根據業務需求進行數據統計、分析，撰寫分析報告。
2、負責電信行業數據分析和數據挖掘工作，包括數據模型的需求分析、模型開發和結果分析。
3、負責電信行業咨詢和系統實施類項目的`數據需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等相關項目的實施過程。
4、負責相關項目的售前支持，發現客戶在數據分析/挖掘相關項目上的需求和潛在項目機會。
任職資格：
1、熟悉Mysql/DB2等常用數據庫，熟練使用SQL。
2、掌握數據分析基本理論方法，熟悉數據挖掘常用算法，能夠熟練使用Python/R語言者優先。
3、有電信運營商、互聯網行業數據分析/挖掘建模經驗者優先。
4、對用戶行為研究有深入了解，咨詢行業背景優先。
5、具備良好的客戶需求理解能力、良好的溝通和表達能力。
6、工作態度積極主動，具備一定的抗壓能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇3
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇4
職責：
1、負責公司與阿里巴巴在新行業方向(新金融、新零售、國內外運營商)的產品研發;
2、負責分析挖掘客戶/行業對大數據產品的需求(應用場景)，利用數據分析結論提升客戶業務能力。例如：文本挖掘，潛在客戶挖掘，用戶畫像，個性化推薦，用能預測等;
3、進行大數據場景下的數據統計、數據挖掘、機器學習、深度學習，包括數據整理、模型建立、模型應用、評估優化等;
4、將客戶需求準確轉化為可執行的數學模型，針對不同的應用場景，負責編寫數據挖掘算法及對其的優化;
5、基于需求分析/運營支持/商業報告等成果，抽取典型用戶/客戶/行業/產品分析模型并與開發團隊溝通實施方案及構建產品原型。
崗位要求：
1、本科以上學歷，扎實的'機器學習、數據挖掘、統計學理論基礎;有統計、應用數學、金融等相關專業背景優先;
2、精通常見機器學習算法(如邏輯回歸、SVM、神經網絡、決策樹、貝葉斯等)，有實際建模經驗，掌握深度學習算法優先;
3、具有扎實的計算機操作系統、數據結構等編程基礎，精通至少一門編程語言例如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踐經驗優先。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇5
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇6
職責：
1.依據項目需求建構數據萃取與轉換流程
2.挖掘數據特征，進行數據和特征融合
3.搭建數學模型，并對模型進行檢驗評估
職位要求：
1、計算機、數學、統計、人工智能等相關專業的.碩士或以上學歷;
2、二年以上數據挖掘、機器學習相關工作經驗，熟悉python、spark、pandas、sklearn等數據分析工具者優先;
3、熟練掌握貝葉斯、隨機森林、深度學習等機器學習算法;
4、突出的分析問題和解決問題能力，自我驅動，并且具備較強的學習能力、創新應用能力及溝通協調能力，有良好的團隊合作意識;
5、有國際背景或能熟練使用英文溝通者優先
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇7
職責:
1、參與數據挖掘項目的算法研發過程(包括需求分析、技術可行性評估、分析解決問題、實現新需求等);
2、獨立分析、評估并解決問題，并用代碼實現，在較短時間內尋求到最優的解決方案，并應用到產品中;
3、負責分布式算法的設計及編碼，提高算法的精度和效率;
4、負責數據挖據方向上的技術預研工作。
任職資格:
1、本科及以上學歷，數學、統計、計算機科學與技術、軟件工程、控制理論與控制工程、信號分析及信息處理等專業;
2、 3年以上數據挖掘、機器學習、深度學習領域工作和研究經驗;
3、精通至少一種主流編程語言，包括但不限于C、C++、Python、Java等;
4、熟悉機器學習、深度學習算法，掌握Mxnet、Tensorflow、Keras、Torch、CaffeOnSpark等一種或多種深度學習框架;
5、熟悉Hadoop、Spark等大數據平臺及mllib和結構化數據庫編程;
6、有數據挖掘、圖像處理、音頻信號分析、自然語言處理、物流優化、時間序列預測算法等與實際業務場景結合的成功經驗;
7、善于分析和解決問題，富有想象力和學習能力，對數據敏感，善于發現數據中的`價值，具有良好的團隊合作精神。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇8
職責：
1、負責對數據進行清理、甄別、歸類和整合等，提升數據質量;
2、設計多維度分析模型，并能根據實際情況給出數據分析結果;
3、針對海量用戶行為和內容信息，構建和優化用戶畫像。
任職要求：
1、本科計算機或統計學相關專業，3年以上相關工作經驗;
2、熟悉關系型據庫，SQL技能嫻熟;
3、熟悉Hadoop, Hive, Spark分布式平臺;
4、ScalapythonJAVA至少熟練掌握一種編程語言;
5、熟悉數據可視化技術;
6、熟悉大規模數據挖掘、機器學習等相關技術;
7、對用戶畫像分層，推薦系統有經驗者優先考慮。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇9
職責：
1、負責探跡平臺智能策略邏輯設計與實現，包括智能評分、智能決策、業績預測等業務的策略;
2、利用平臺已有技術能力，包括內容識別算法、行為識別模型等，構建與業務需求相匹配的策略體系;
3、對平臺用戶行為數據進行分析和挖掘，建立數據模型，從數據中挖掘出用戶的'行為和消費習慣，通過數據挖掘對產品形成策略支持;
4、理解業務部門的需求，從數據庫提取相關數據進行處理分析，指導產品和業務部門的日常運營;
5、建立和優化統計學和機器學習模型;
6、與數據算法/工程師合作和溝通去實現應用在產品上的算法模型;
任職資格：
1、統計學、計算機、通信相關專業本科以上學歷;
2、編程基本功扎實、精通JAVA、python、lua等語言;
3、善于溝通及主動思考總結、倡導創新與持續優化、思路周密、腳本代碼嚴謹、對待策略邏輯有強烈興趣;
4、具備產品意識和數據分析能力，熟悉回歸，分類等常見機器學習算法;
5、具有數據處理，特征選擇、算法調優、效果評估等相關工作經驗;
6、邏輯清晰，對數字敏感;學習能力強，熱愛編程;
7、有良好的團隊合作及抗壓能力、有強烈的主人翁意識推進事務進展;
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇10
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇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
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇13
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇14
職責：
1、負責數據挖掘領域的分析研究，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、實驗模擬；
2、負責數據挖掘系統的開發，包括需求分析、系統設計、系統測試和優化。
3、負責大數據集成、分析和洞察技術研究，業務建模。包括業務模型、數據模型的生成和應用，關鍵算法的研究和開發。
任職要求：
1、具有深厚的統計學、數學和數據挖掘知識基礎；
2、有較強的數據分析能力，邏輯思考、問題定位解決能力；
3、具有良好的溝通能力和團隊協作精神。
4、較強的數據處理和分析能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇15
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇16
職責:
1、負責海量科技數據(含文本數據)的挖掘工作;
2、負責科技數據挖掘算法模型的構建、應用、評測、報告;
3、主持或參與海量科技數據的入庫工作，科技數據知識圖譜的構建;
4、負責或參與數據挖掘成果論文、專利、標準的撰寫;
5、負責或參與制定數據加工清洗的方案，并形成操作手冊;
6、為指定的課題提出解決方案，并主持或參與方案實施;
7、完成安排的'各項工作，與其他部門合作。
崗位要求：
1、數學、統計、金融、科技管理、計算機等相關專業，博士學歷優先;
2、具有2年及以上海量數據挖掘經驗，有文本挖掘、非結構化文本處理經驗者優先;
3、精通Matlab/Python/R/Scala之一，熟悉Java/C/C++等編程語言，熟練掌握Linux各項操作指令;
4、熟練掌握Hadoop/Spark/Storm/Kafka中的一項或幾項，有MPI經驗者尚佳;
5、掌握機器學習的基本算法框架，有自然語言處理和豐富的特征工程(特征選擇/特征抽取)經驗者優先;
6、掌握關系型數據庫的基本操作，有圖形數據庫、其他非關系型數據庫經驗者尚佳;
7、在醫療信息化從事產品開發工作者優先，有頂會paper或人工智能領域國際比賽中獲獎者優先;
8、有比較強的組織協調能力，可同時處理好多個任務，具備一定的管理能力;
9、性格開朗，具有團隊精神;較強的溝通能力，能與相關業務和開發人員討論并快速理解需求。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇17
職責：
1、根據項目經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習并理解行業知識，并能在項目經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等開源平臺根據用戶需求定制開發相應的.算法；
4、理解數據挖掘模型及預測分析結果，撰寫相關分析報告；
5、了解數據倉庫及商務智能背景，熟練掌握一類數據展現分析工具，如：Tableau，Cognos等；
任職要求
1、信息化管理、數學或統計學專業背景本科以上學歷；
2、具有一定的統計學、數據挖掘知識基礎，有數據倉庫/商業智能項目經驗尤佳；
3、精通數據挖掘方法論，熟悉數據挖掘項目過程；
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等使用開源平臺開發算法的經驗；
5、有很強的事業心、責任感，良好敬業精神、團隊精神與人際溝通能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇18
職責：
1、整合基礎業務數據，對基礎數據庫進行更新維護，參與部門常規報表開發與維護；
2、負責數據集市規劃，開發及維護；
3、處理各業務模塊數據需求，為業務運營提供數據分析方面咨詢和建議；
4、負責搭建并完善業務指標監控體系，為管理層和運營層提供決策支持；
5、負責數據分析和應用相關的業務系統建設，編寫對應系統開發需求，并完成系統測試及應用推廣。
職位要求
1、兩年以上工作經驗，本科以上學歷，計算機相關專業優先；
2、具有良好統計學及相關領域的理論基礎，熟悉數理統計、數據分析工作方法，具有較強的數據分析能力；
3、精通SQLPython語言，有銀行數據倉庫，數據集市開發經驗者優先；
4、具備較強文字分析和數據處理能力，能獨立編寫數據分析報告；
5、具備開闊的互聯網業務思維，對數據敏感，有較好的'業務開拓和溝通表達能力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇19
職責：
1、負責對海量文本內容進行要素提取，精分類別、關聯挖掘等技術的研發工作；
2、負責實現文本挖掘技術的產品化，并且結合招標領域開展應用與優化；
3、能指導較低職位的.工程師完成工作；
4、能與高�？蒲袡C構進行協同創新。
任職資格：
1、模式識別/人工智能/計算機相關專業，本科或以上學歷；3年以上工作經驗；
2、正直、誠信、敬業、有激情、有良好團隊交流能力；
3、精通Java、Python語言，熟悉linux基本開發環境；
4、精通NLP相關領域知識，擁有較為豐富的文本處理經驗：精準分詞、實體抽取、屬性抽取、關系抽取、分類聚類、主題挖掘、POI挖掘等；
5、具有NLP實戰經驗，參與過相關項目，有知識圖譜/深度學習研發經驗者優先；熟悉Hadoop、Spark、Storm等分布式處理框架者更佳；
6、熟悉Git，SVN等通用工具；
7、對自然語言處理、知識圖譜構建、人工智能等具有濃厚的興趣。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇20
職責：
1、參與金融大數據平臺系統和算法的研發和優化;
2、基于大數據金融場景，進行信用風險模型，風控模型，營銷模型的創新設計;
3、與業務部門溝通合作，將數據模型應用于實際業務。
任職要求：
1、計算機相關專業碩士及以上學歷，至少7年以上相關工作經驗;;
2、具有良好的商業敏感度和優秀的數據分析技能，能夠開發創新而實際的分析方法以解決復雜的商業問題。
3、熟悉機器學習的一般模型;例如分類、聚類、預測，理解一些常用的.特征選擇和矩陣分解算法。
4、熟悉深度神經網絡和常用模型(如CNN，DBN，sparseconding,RNN等)，有Caffe或Theano或ConvNet的實踐經驗。
5、在語義理解檢索(如知識圖譜表示、結構化預測、語義解析、信息檢索、知識挖掘等)有過深入的工作與研究。
6、較強的自學能力、優秀的邏輯思維能力和良好的溝通表達能力和敬業精神。
7、具備良好的系統分析能力，良好的抽象思維和邏輯思維能力，獨立分析問題解決問題的能力;
8、可承受較大壓力，有責任感，較強的溝通協調能力，具有團隊合作精神;
9、有互聯網公司、大型金融企業和大型IT企業工作經歷的優先。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇21
職責：
1.負責大數據項目需求調研及分析、模型設計工作。
2.負責規劃數據挖掘的整體流程，并參與用戶產品和數據產品的決策。
3.與業務部門密切配合，尋求數據層面的業務價值，利用數據分析結論推動產品優化。
4.帶領團隊對于產品數據進行分析，指導工程師完成數據挖掘相關的算法、應用的設計與開發。
5.技術團隊的`管理，制定開發規范，撰寫相關技術文檔指導和培訓工程師。
任職要求：
1.計算機、數學、統計等相關專業本科以及以上學歷;兩年及以上工作經驗。
2.具備良好的數據結構和算法基礎。
3.熟練掌握數據挖掘算法模塊關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析里的經典算法。
4.熟悉深度學習里的經典神經網絡，包括并不限于MLP/CNN/RNN。
5.熟悉Python, Java等常用編程語言。
6.熟悉分布式數據處理系統的開發，Hadoop/Spark/Hive等。
7.全面了解機器學習應用于實際問題的完整流程，有相關實際項目經驗。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇22
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇23
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。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇24
職責：
1.從事精準醫療領域的大數據管理分析、BI數據挖掘;
2.熟練使用腳本工具訪問數據庫，并完成相應的腳本分析，以圖形界面的方式呈現;
3.熟練使用統計或者機器學習算法，對結構化數據進行統計分析，包括分類和聚類，并進行預測建模等;
4.與相關項目開發組溝通，明確其需求并給予數據分析統計結果等支持。
任職要求：
1、應用數學，計算機，生物等相關專業碩士以上學歷;
2、有生命科學、基因、醫藥等生物科技行業2年以上工作經驗;
3、熟練運用各種常用算法和數據結構，熟悉常用的機器學習算法，了解各種算法的`優缺點和局限性;
4、熟悉R、Python等數據分析平臺及工具，有搭建hadoop、spark或類似平臺從業經驗;
5、熟悉主流數據庫Oracle、MySQL對NoSql有一定了解及應用經驗;
6、有團隊精神，能夠承擔責任和壓力。
數據挖掘工程師工作的崗位職責 篇25
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
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