數據挖掘工程師崗位職責

數據挖掘工程師崗位職責集合15篇

　　在現在的社會生活中，很多地方都會使用到崗位職責，任何崗位職責都是一個責任、權力與義務的綜合體，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，任何割裂開來的做法都會發生問題。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、針對具體的業務場景需求、定義數據分析及挖掘問題;

　　2、使用統計學分析方法、挖掘算法、構建有效且通用的數據分析模型，對數據挖掘方案進行驗證、開發、改進和優化，實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、統計學習的理論和方法，深入挖掘和分析數據，并設計實現相應的算法。

　　2、大規模數據的分類、聚類、關聯等算法的比較研究，并能夠根據公司需要，在短內熟悉特定領域的業務知識。

　　3、根據數據產品的設計進行數據探索、包括算法選取、領域數據準備、數據預處理、特征抽取，以及模型驗證。

　　任職資格：

　　1、熟悉AI相關知識，了解常見的`公開算法的原理和實現方法。

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

　　3、有海量數據挖掘和分析經驗，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、理解業務的能力、溝通能力和表達呈現能力，具備使用Python，R，JAVA，SPSS工具，Python、R語言的經驗優先考慮。

　　5、全日制本科及以上學歷，計算機相關專業。

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。

數據挖掘工程師崗位職責4

　　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、模型優化、模型維護、部署和評估；等閉環流程，為營銷、運營及決策提供分析支撐及技術支持；

　　4、使用統計學分析方法、挖掘算法，構建有效且通用的數據分析模型，支持現有業務并適應業務的不斷拓展。

數據挖掘工程師崗位職責6

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責7

　　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。

數據挖掘工程師崗位職責8

　　1、負責構建體系框架，公開數據等進行分析，挖掘特征；

　　2、負責大數據產品的.規劃，需求分析和產品設計和定義；

　　3、基于現有真實用戶行為數據，能夠從數據中發現能源的需求和業務場景；

　　4、參與業務部門臨時數據分析需求的調研、分析及實現；

　　5、監測分析產品運營狀況，持續優化產品功能改造和業務拓展方向，提出和落實產品優化改造方案。

　　6、撰寫專題大數據分析報告。

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11

　　1、負責生產環境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，探查系統潛在的問題和可能的.性能瓶頸并進行優化;

　　4、對開發工程師的SQL語句進行審核及SQL優化;

　　5、負責redis、memcache等非關系數據庫的管理和擴展，能夠根據業務需求完成系統設計、架構設計工作;

　　6、參與前瞻性新技術研究，解決數據庫相關疑難問題。

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化，代碼實現以及移植

　　負責算法計算性能優化，并推動其上線應用

　　基于大規模用戶數據，以效果為目標，建立并優化系統的基礎算法和策略

　　應用機器學習等尖端技術，針對海量信息建模，挖掘潛在價值跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中；

　　跟蹤新技術發展，并將其應用于產品中

　　協助其它技術人員解決業務及技術問題

　　任職資格：

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

　　具備一年以上機器學習理論、算法的研究和實踐經驗

　　擅長大規模分布式系統。海量數據處理。實時分析等方面的算法設計。優化

　　熟悉Hadoop、spark等大數據處理框架

　　具備分布式相關項目研發經驗（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、機器學習、分布式計算等相關技術，并具備多年的.實際工作經驗

　　對數據結構和算法設計有深刻的理解

　　具有良好的分析問題和解決問題的能力，有一定數學功底，能針對實際問題進行數學建模

　　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現有價值的規律

　　優秀的分析和解決問題的能力，對挑戰性問題充滿激情

　　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，負責業務相關的.數據挖掘研發，及定向相關技術研發;

　　2、負責大數據可視化研究及平臺構建及優化工作;

　　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、配合架構師進行技術攻關和核心挖掘算法改善。

數據挖掘工程師崗位職責14

　　職責：

　　深入研究業內領先的技術思路，輸出具有創新價值的預研項目可行性分析報告以及相關實驗數據;

　　負責產品、銷售、供應鏈、電商等公司數據的.海量挖掘，并建立和優化用戶標簽、特征模型、產品精準匹配、異常預警等;

　　負責大數據下傳統機器學習算法的并行化實現及應用，并提出改進方法和思路;

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

　　負責相關數據挖掘項目的需求收集、項目建立、項目設計開發和結果輸出質量把控，通過數據挖掘結果驅動業務執行;

　　配合技術進行數據挖掘模型開發和模型封裝，例如決策規則模型、預警模型、流失模型、效果標桿模型、客戶生命周期管理模型等;

　　任職要求：

　　大學本科及以上學歷，統計學、計算機、信息技術、數學相關專業;

　　兩年以上數據建模經驗;

　　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、分類、回歸、關聯、時間序列等監督式和非監督式學習算法;

　　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先。

數據挖掘工程師崗位職責15

　　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。

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